RAG

Die Demokratisierung der KI ist da. Mit Open-Source-LLMs wie Llama, Mistral und Qwen, die nun proprietäre Modelle herausfordern, können Teams eine leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Consumer-Hardware aufbauen – und dabei die Kosten drastisch senken, während sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Bereitstellung behalten.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich weit über die einfache Vektorähnlichkeitssuche hinaus entwickelt. LongRAG, Self-RAG und GraphRAG repräsentieren den Stand der Technik dieser Fähigkeiten.

Tokenoptimierung ist die kritische Fähigkeit, die kosteneffiziente LLM-Anwendungen von budgetbelastenden Experimenten unterscheidet.

HTML in Markdown konvertieren ist eine grundlegende Aufgabe in modernen Entwicklungsworkflows, insbesondere wenn Webinhalte für Large Language Models (LLMs), Dokumentationssysteme oder statische Seiten-Generatoren wie Hugo vorbereitet werden. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druckworkflows Hubs.

Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über die verfügbaren Go SDKs für Ollama und vergleicht ihre Funktionsumfänge.

Hier ist ein Vergleich zwischen Qwen3:30b und GPT-OSS:20b
mit Fokus auf Befehlsfolge und Leistungsparameter, Spezifikationen und Geschwindigkeit.

In diesem Beitrag untersuchen wir zwei Möglichkeiten, Ihre Python-Anwendung mit Ollama zu verbinden: 1. Über die HTTP REST API; 2. Über die offizielle Ollama Python-Bibliothek.

Hier ist ein Seitenvergleich der Unterstützung für strukturierte Ausgaben (zuverlässige JSON-Rückgabe) bei beliebten LLM-Anbietern, plus minimale Python-Beispiele

Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähig, aber in der Produktion wollen wir selten frei formulierte Absätze. Stattdessen wollen wir vorhersehbare Daten: Attribute, Fakten oder strukturierte Objekte, die Sie in eine Anwendung einspeisen können. Das ist LLM-Strukturierte Ausgabe.

Da der Standard-Ollama keine direkte Rerank-API bietet, müssen Sie das Reranking mit dem Qwen3 Reranker in GO implementieren, indem Sie Embeddings für Abfrage-Dokumenten-Paare generieren und diese bewerten.

Dieses kleine Go-Code-Beispiel für das Neuranking ruft Ollama auf, um Embeddings zu generieren für die Abfrage und für jedes Kandidatendokument, sortiert dann absteigend nach der Kosinus-Ähnlichkeit.

Die Qwen3 Embedding- und Reranker-Modelle sind die neuesten Veröffentlichungen in der Qwen-Familie und wurden speziell für fortgeschrittene Text-Einbettungs-, Abruf- und Neuklassifizierungsaufgaben entwickelt.

• Für eine direkte Analogie zu Beautiful Soup in Go verwenden Sie soup.
• Für CSS-Selektoren verwenden Sie goquery.
• Für XPath-Abfragen verwenden Sie htmlquery.
• Für eine weitere Beautiful Soup-inspirierte Option schauen Sie sich Node an.

Wenn Sie ein Beautiful Soup-Äquivalent in Go suchen, bieten mehrere Bibliotheken ähnliche Funktionalitäten zur HTML-Verarbeitung und -Auswertung:

Im Ollama-Modell-Repository gibt es Modelle, die in der Lage sind, HTML-Inhalt in Markdown umzuwandeln, was für Aufgaben der Inhaltskonvertierung nützlich ist. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Hubs Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druckworkflows.

Die Verwendung von LLMs ist nicht sehr teuer, es könnte kein Bedarf bestehen, neue, unglaublich leistungsstarke GPUs zu kaufen.
Hier ist eine Liste der LLM-Anbieter in der Cloud mit den LLMs, die sie hosten.

Wenn der Ollama-Server zwei Anfragen gleichzeitig erhält, hängt sein Verhalten von seiner Konfiguration und den verfügbaren Systemressourcen ab.