RAG

Conversione di HTML in Markdown è un compito fondamentale nei flussi di lavoro di sviluppo moderni, in particolare quando si prepara il contenuto web per i Large Language Models (LLMs), i sistemi di documentazione o i generatori di siti statici come Hugo. Questa guida fa parte del nostro Strumenti di Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.

Questo documento fornisce un’overview completa degli SDK Go per Ollama disponibili e confronta i loro set di funzionalità.

Ecco un confronto tra Qwen3:30b e GPT-OSS:20b che si concentra su seguito delle istruzioni e parametri di prestazione, specifiche e velocità.

In questo post, esploreremo due modi per connettere la tua applicazione Python a Ollama: 1. Attraverso l’HTTP REST API; 2. Attraverso la libreria ufficiale Python di Ollama.

Ecco un confronto a fianco a fianco del supporto per output strutturato (ottenere un JSON affidabile) tra i principali fornitori di LLM, più esempi minimi in Python

Modelli di grandi dimensioni (LLMs) sono potenti, ma in produzione raramente desideriamo paragrafi liberi. Invece, vogliamo dati prevedibili: attributi, fatti o oggetti strutturati che possiamo alimentare in un’app. Questo è LLM Structured Output.

Poiché l’Ollama standard non dispone di un’API di reranking diretta, sarà necessario implementare reranking utilizzando Qwen3 Reranker in GO generando gli embedding per le coppie query-documento e valutandoli.

Questo piccolo Esempio di codice Go per il rirango è che chiama Ollama per generare embedding per la query e per ogni documento candidato, poi ordinando in ordine discendente per similarità coseno.

I modelli Qwen3 Embedding e Reranker sono le ultime release della famiglia Qwen, specificamente progettati per compiti avanzati di embedding del testo, recupero e rirango.

• Per un’alternativa diretta a Beautiful Soup in Go, utilizza soup.
• Per il supporto ai selezionatori CSS, considera goquery.
• Per le query XPath, utilizza htmlquery.
• Per un’altra opzione ispirata a Beautiful Soup, guarda a Node.

Se stai cercando un equivalente di Beautiful Soup in Go, diverse librerie offrono funzionalità simili per l’analisi e lo scraping HTML:

Nella libreria dei modelli Ollama ci sono modelli in grado di convertire contenuti HTML in Markdown, che è utile per compiti di conversione del contenuto. Questa guida fa parte del nostro Strumenti per la Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.

L’uso degli LLM non è molto costoso, potrebbe non esserci bisogno di acquistare un nuovo GPU fantastico. Ecco un elenco se LLM provider in the cloud con gli LLM che ospitano.

Quando il server Ollama riceve due richieste contemporaneamente, il suo comportamento dipende dalla sua configurazione e dalle risorse del sistema disponibili.

DeepSeek’s prima generazione di modelli di ragionamento con prestazioni paragonabili a quelle di OpenAI-o1, inclusi sei modelli densi distillati da DeepSeek-R1 basati su Llama e Qwen.

Reranking è un secondo passo nella Generazione Assistita dal Recupero (RAG) sistemi, proprio tra il Recupero e la Generazione.

Tuttavia, esistono alcuni approcci comuni per scrivere promemoria efficaci in modo che i modelli linguistici non si confondano cercando di capire cosa si desidera da essi.