RAG

Déploiement local des LLM est devenu de plus en plus populaire alors que les développeurs et les organisations recherchent une meilleure confidentialité, une latence réduite et un contrôle accru sur leur infrastructure d’IA.

La démocratisation de l’IA est ici. Avec des LLM open source comme Llama 3, Mixtral et Qwen qui rivalisent désormais avec les modèles propriétaires, les équipes peuvent construire une infrastructure puissante d’IA à l’aide du matériel grand public - réduisant les coûts tout en maintenant un contrôle complet sur la confidentialité des données et le déploiement.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) a évolué bien au-delà de la simple recherche de similarité vectorielle. LongRAG, Self-RAG et GraphRAG représentent l’avant-garde de ces capacités.

L’optimisation des tokens est la compétence critique qui distingue les applications LLM rentables des expériences coûteuses.

Conversion de HTML en Markdown est une tâche fondamentale dans les workflows de développement modernes, particulièrement lors de la préparation du contenu web pour les grands modèles de langage (LLM), les systèmes de documentation ou les générateurs de sites statiques comme Hugo.

Ce guide fournit un aperçu complet des SDK Go pour Ollama disponibles et compare leurs ensembles de fonctionnalités.

Voici une comparaison entre Qwen3:30b et GPT-OSS:20b
se concentrant sur le suivi des instructions et les performances, les paramètres, les spécifications et la vitesse :

Dans cet article, nous allons explorer deux façons de connecter votre application Python à Ollama : 1. Via HTTP REST API ; 2. Via la bibliothèque Python officielle d’Ollama.

Voici une comparaison côte à côte du support de sortie structurée (obtenir un JSON fiable) auprès des fournisseurs d’LLM populaires, ainsi que des exemples minimalistes en Python

Les grands modèles de langage (LLMs) sont puissants, mais en production, nous souhaitons rarement des paragraphes libres. Au contraire, nous voulons des données prévisibles : des attributs, des faits ou des objets structurés que vous pouvez alimenter dans une application. C’est la sortie structurée des LLM.

Comme Ollama standard ne dispose pas d’API de rerank directe, vous devrez implémenter le reranking avec Qwen3 Reranker en GO en générant des embeddings pour les paires de requêtes et de documents et en les notant.

Ce petit exemple de code Go pour le reranking appelle Ollama pour générer des embeddings pour la requête et pour chaque document candidat, puis trie par ordre décroissant de similarité cosinus.

Les modèles Qwen3 Embedding and Reranker sont les dernières sorties de la famille Qwen, spécifiquement conçus pour des tâches avancées d’embedding de texte, de récupération et de réordonnancement.

• Pour un équivalent direct de Beautiful Soup en Go, utilisez soup.
• Pour le support des sélecteurs CSS, envisagez goquery.
• Pour les requêtes XPath, utilisez htmlquery.
• Pour une autre option inspirée de Beautiful Soup, consultez Node.

Si vous cherchez un équivalent de Beautiful Soup en Go, plusieurs bibliothèques offrent des fonctionnalités similaires de parsing et de scraping HTML :

Dans la bibliothèque de modèles Ollama, il existe des modèles capables de convertir du contenu HTML en Markdown, ce qui est utile pour les tâches de conversion de contenu.

L’utilisation des LLM n’est pas très coûteuse, il n’y a peut-être pas besoin d’acheter un nouveau GPU impressionnant. Voici une liste des fournisseurs de LLM en nuage avec les LLM qu’ils hébergent.