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ओलामा के लिए गो क्लाइंट्स: SDK तुलना और क्वेन3/जीपीटी-ओएसएस उदाहरण

ओलामा के लिए गो क्लाइंट्स: SDK तुलना और क्वेन3/जीपीटी-ओएसएस उदाहरण

ओलामा के साथ गो की इंटीग्रेशन: SDK गाइड, उदाहरण और उत्पादन बेस्ट प्रैक्टिस।

यह गाइड उपलब्ध Go SDKs for Ollama के विस्तृत समीक्षा प्रदान करता है और उनके विशेषताओं के सेट की तुलना करता है।

तुलना: क्वेन3:30बी vs जीपीटी-ओएसएस:20बी

तुलना: क्वेन3:30बी vs जीपीटी-ओएसएस:20बी

इन दो मॉडलों की गति, पैरामीटर्स और प्रदर्शन का तुलनात्मक अध्ययन

यहाँ Qwen3:30b और GPT-OSS:20b के बीच तुलना है, जो निर्देश पालन और प्रदर्शन पैरामीटर्स, स्पेसिफिकेशन्स और गति पर केंद्रित है:

ओल्लामा को पाइथन के साथ एकीकृत करना: REST API और पाइथन क्लाइंट उदाहरण

ओल्लामा को पाइथन के साथ एकीकृत करना: REST API और पाइथन क्लाइंट उदाहरण

+ सोचने वाले LLMs का उपयोग करने के विशिष्ट उदाहरण

इस पोस्ट में, हम दो तरीकों का पता लगाएंगे जिससे आप अपने Python एप्लिकेशन को Ollama से कनेक्ट कर सकते हैं: 1. HTTP REST API के माध्यम से; 2. अधिकृत Ollama Python लाइब्रेरी के माध्यम से।

ओलामा जीपीटी-ओएसएस संरचित आउटपुट समस्याएँ

ओलामा जीपीटी-ओएसएस संरचित आउटपुट समस्याएँ

बहुत अच्छा नहीं।

Ollama के GPT-OSS मॉडल्स में संरचित आउटपुट को हैंडल करने में बार-बार समस्याएं आती हैं, विशेष रूप से जब उन्हें LangChain, OpenAI SDK, vllm जैसे फ्रेमवर्क्स के साथ उपयोग किया जाता है, और अन्य।

लोकप्रिय एलएलएम प्रदाताओं - ओपनएआई, जेमिनी, एंथ्रोपिक, मिस्ट्रल और एडब्ल्यूएस बेड्रॉक के बीच संरचित आउटपुट तुलना

लोकप्रिय एलएलएम प्रदाताओं - ओपनएआई, जेमिनी, एंथ्रोपिक, मिस्ट्रल और एडब्ल्यूएस बेड्रॉक के बीच संरचित आउटपुट तुलना

अलग तरह के एपीआई के लिए विशेष दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

यहाँ एक साइड-बाय-साइड सपोर्ट तुलना है संरचित आउटपुट (विश्वसनीय JSON प्राप्त करना) लोकप्रिय LLM प्रदाताओं के बीच, साथ ही न्यूनतम Python उदाहरण

संरचित आउटपुट के साथ एलएलएम को सीमित करना: ओल्लामा, क्वेन3 & पाइथन या गो

संरचित आउटपुट के साथ एलएलएम को सीमित करना: ओल्लामा, क्वेन3 & पाइथन या गो

Ollama से संरचित आउटपुट प्राप्त करने के कुछ तरीके

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) शक्तिशाली हैं, लेकिन उत्पादन में हम आमतौर पर मुक्त-रूप पेराग्राफ नहीं चाहते। बजाय इसके, हम प्रत्याशित डेटा चाहते हैं: विशेषताएं, तथ्य, या संरचित वस्तुएं जिन्हें आप एक ऐप में फीड कर सकते हैं। यह है LLM संरचित आउटपुट

GitHub Copilot चीटशीट - विवरण और उपयोगी कमांड्स

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विवरण, योजनाएँ, कमांड सूची और कीबोर्ड शॉर्टकट्स

यहाँ एक अपडेटेड GitHub Copilot चीयट शीट है, जिसमें Visual Studio Code और Copilot Chat के लिए आवश्यक शॉर्टकट, कमांड, उपयोग टिप्स, और कॉन्टेक्स्ट फीचर्स शामिल हैं

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP), और MCP सर्वर को Go में लागू करने के नोट्स

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MCP विशेषताओं और GO में कार्यान्वयन पर लंबा लेख

यहाँ मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) का वर्णन है, जिसमें Go में एक MCP सर्वर का कार्यान्वयन के बारे में संक्षिप्त नोट्स शामिल हैं, जिसमें संदेश संरचना और प्रोटोकॉल विनिर्देश शामिल हैं।

ओलामा और क्वेन3 रीरैंकर मॉडल के साथ दस्तावेजों को फिर से रैंक करें - गो में

ओलामा और क्वेन3 रीरैंकर मॉडल के साथ दस्तावेजों को फिर से रैंक करें - गो में

RAG को लागू कर रहे हैं? यहाँ कुछ Go कोड टुकड़े हैं - 2...

चूंकि मानक Ollama में सीधा रीरैंक एपीआई नहीं है,
आपको Qwen3 Reranker के साथ रीरैंकिंग करें GO में जेनरेट करके प्रश्न-दस्तावेज़ जोड़े के एम्बेडिंग्स और उनके स्कोरिंग करना होगा।

ओलमा और क्वेन-3 एमबेडिंग मॉडल का उपयोग करके टेक्स्ट दस्तावेजों को पुनर्अभिषेक - गो भाषा में

ओलमा और क्वेन-3 एमबेडिंग मॉडल का उपयोग करके टेक्स्ट दस्तावेजों को पुनर्अभिषेक - गो भाषा में

आपका प्रश्न

यह छोटा सा
पुनर्विन्यास Go केode उदाहरण में Ollama को रनिंग (Reranking) करके एम्बेडिंग (embeddings) जनरेट करने का प्रयोग हुआ है
क्वेरी (query) और प्रत्येक कैंडिडेट दस्तावेज़ (candidate document) के लिए,
फिर कोसाइन समानता (cosine similarity) के आधार पर अवरोधकता (descending order) में दर्जीन (sorting) करना है।

HTML सामग्री को मार्कडाउन में बदलें, एलईएम और ओलामा का उपयोग करके

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एचटीएमएल से पाठ निकालने के लिए एलईएम का उपयोग करें...

ओलामा मॉडल पुस्तकालय में ऐसे मॉडल हैं जो HTML कंटेंट को मार्कडाउन में परिवर्तित कर सकते हैं के लिए उपयोगी हैं, जो कंटेंट परिवर्तन कार्यों के लिए उपयोगी हैं।

वाइब कोडिंग - अर्थ और विवरण

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