Masterkan implementasi LLM lokal dengan 12+ alat yang dibandingkan
Penyimpanan lokal LLM telah semakin populer seiring dengan kebutuhan pengembang dan organisasi akan privasi yang lebih baik, latensi yang lebih rendah, dan kontrol yang lebih besar terhadap infrastruktur AI mereka.
Buatkan AI perusahaan di perangkat keras berbasis anggaran dengan model terbuka
Demokratisasi AI sudah tiba. Dengan LLM open-source seperti Llama 3, Mixtral, dan Qwen kini bersaing dengan model proprietary, tim dapat membangun infrastruktur AI yang kuat menggunakan perangkat keras konsumen - mengurangi biaya sambil mempertahankan kontrol penuh atas privasi data dan penggunaan.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG - Teknik generasi berikutnya
Retrieval-Augmented Generation (RAG) telah berkembang jauh melampaui pencarian kesamaan vektor sederhana. LongRAG, Self-RAG, dan GraphRAG mewakili ujung tombak dari kemampuan-kemampuan ini.
Potong biaya LLM sebesar 80% dengan optimisasi token yang cerdas
Optimasi token adalah keterampilan kritis yang membedakan aplikasi LLM yang hemat biaya dari eksperimen yang menghabiskan anggaran.
Python untuk mengonversi HTML menjadi Markdown yang bersih dan siap digunakan oleh LLM
Menkonversi HTML ke Markdown adalah tugas dasar dalam alur kerja pengembangan modern, terutama ketika mempersiapkan konten web untuk Large Language Models (LLMs), sistem dokumentasi, atau generator situs statis seperti Hugo.
Integrasi Ollama dengan Go: Panduan SDK, contoh, dan praktik terbaik untuk produksi.
Panduan ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SDK Go untuk Ollama yang tersedia dan membandingkan set fitur mereka.
Membandingkan kecepatan, parameter, dan kinerja dari dua model ini
Berikut adalah perbandingan antara Qwen3:30b dan GPT-OSS:20b dengan fokus pada pemenuhan instruksi dan parameter kinerja, spesifikasi, serta kecepatan:
+ Contoh Spesifik Menggunakan LLM Berpikir
Dalam posting ini, kita akan menjelajahi dua cara untuk menghubungkan aplikasi Python Anda ke Ollama: 1. Melalui HTTP REST API; 2. Melalui perpustakaan Ollama Python resmi.
API yang sedikit berbeda memerlukan pendekatan khusus.
Berikut adalah perbandingan dukungan sampingan untuk output terstruktur (mendapatkan JSON yang andal) di berbagai penyedia LLM populer, beserta contoh Python minimal
Beberapa cara untuk mendapatkan output terstruktur dari Ollama
Model Bahasa Besar (LLMs) sangat kuat, tetapi dalam produksi kita jarang ingin paragraf bebas. Sebaliknya, kita ingin data yang dapat diprediksi: atribut, fakta, atau objek terstruktur yang dapat Anda masukkan ke dalam aplikasi. Itu adalah Keluaran Terstruktur LLM.
Menerapkan RAG? Berikut beberapa potongan kode Go - 2...
Karena Ollama standar tidak memiliki API rerank langsung, Anda perlu menerapkan reranking menggunakan Qwen3 Reranker dalam GO dengan menghasilkan embedding untuk pasangan query-dokumen dan memberi skor mereka.
Menerapkan RAG? Berikut adalah beberapa contoh kode dalam Golang...
Ini sedikit Contoh kode Go untuk reranking memanggil Ollama untuk menghasilkan embedding untuk query dan setiap dokumen kandidat, kemudian mengurutkan menurun berdasarkan kesamaan kosinus.
LLM baru yang menarik tersedia di Ollama
Model Qwen3 Embedding dan Reranker adalah rilis terbaru dalam keluarga Qwen, yang dirancang khusus untuk tugas pemrosesan teks lanjutan, pencarian, dan pengurutan ulang.
Melanjutkan topik mengenai ekstraksi data dari HTML
Jika Anda mencari ekivalen Beautiful Soup dalam Go, beberapa library menawarkan fungsi HTML parsing dan scraping yang serupa:
LLM untuk mengekstrak teks dari HTML...
Dalam perpustakaan model Ollama terdapat model yang mampu mengubah konten HTML menjadi Markdown, yang berguna untuk tugas konversi konten.
Daftar singkat penyedia LLM
Menggunakan LLM tidak terlalu mahal, mungkin tidak perlu membeli GPU baru yang hebat. Berikut adalah daftar penyedia LLM di cloud dengan LLM yang mereka host.
