RAG

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 fait partie de notre Outils de Documentation en 2026 : Markdown, LaTeX, PDF et workflows d’impression hub.

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
axée sur le suivi des instructions et les performances, 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. Ce guide fait partie de notre Outils de Documentation en 2026 : Markdown, LaTeX, PDF et Flux de Travail d’Impression hub.

L’utilisation des LLM n’est pas très coûteuse, il pourrait ne pas être nécessaire d’acheter un nouveau GPU impressionnant. Voici une liste si fournisseurs de LLM en nuage avec les LLM qu’ils hébergent.

Lorsque le serveur Ollama reçoit deux demandes en même temps, son comportement dépend de sa configuration et des ressources système disponibles.

DeepSeek’s première génération de modèles de raisonnement avec des performances comparables à celles d’OpenAI-o1, incluant six modèles denses distillés à partir de DeepSeek-R1 basés sur Llama et Qwen.

Reranking est une deuxième étape dans la Génération Augmentée par Récupération (RAG) systèmes, juste entre la Récupération et la Génération.

Il existe toutefois quelques approches courantes pour rédiger des prompts efficaces afin que le modèle de langage ne se confonde pas en tentant de comprendre ce que vous souhaitez.