Implementate RAG? Ecco alcuni snippet di codice in Golang..
Questo piccolo esempio di codice Go per il Reranking chiama Ollama per generare gli embedding per la query e per ciascun documento candidato, ordinando poi in ordine decrescente in base alla similarità coseno.
Nuovi e potenti LLM disponibili su Ollama
I modelli Qwen3 Embedding e Reranker sono le ultime uscite della famiglia Qwen, progettati specificamente per compiti avanzati di incorporazione (embedding), recupero (retrieval) e riordinamento (reranking) del testo.
Proseguendo l'argomento dell'estrazione dei dati da HTML
Se stai cercando un equivalente di Beautiful Soup in Go, diverse librerie offrono funzionalità simili per l’analisi e lo scraping HTML:
LLM per estrarre testo da 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.
Breve lista di fornitori di LLM
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.
Comprendi la concorrenza, la gestione delle code in Ollama e come ottimizzare OLLAMA_NUM_PARALLEL per richieste parallele stabili.
Questa guida spiega come Ollama gestisce le richieste parallele (concorrenza, code e limiti delle risorse) e come ottimizzarla utilizzando la variabile d’ambiente OLLAMA_NUM_PARALLEL (e i relativi parametri).
Confronto tra due modelli deepseek-r1 e due modelli base
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.
Un codice Python per il reranking di RAG
Richiede alcuni esperimenti ma
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.
8 versioni di llama3 (Meta+) e 5 versioni di phi3 (Microsoft) LLM
Testare come si comportano i modelli con diverso numero di parametri e quantizzazione.
