RAG

このガイドでは、利用可能な Go SDK for Ollama の包括的な概要を提供し、それらの機能セットを比較します。

ここに Qwen3:30b と GPT-OSS:20b の比較を示します。インストラクションに従う能力とパフォーマンスパラメータ、仕様、速度に焦点を当てています：

この投稿では、PythonアプリケーションをOllamaに接続する方法について2つの方法を紹介します。1つ目はHTTP REST APIを介して、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを介して行います。

以下は、提供されたHugoページコンテンツの日本語への翻訳です。すべてのHugoショートコードと技術要素は正確に保持されており、日本語の文法、表記、文化に合った表現が使用されています。

以下は、構造化された出力（信頼性の高いJSONを取得）をサポートする、人気のあるLLMプロバイダーの比較、および最小限のPythonの例です。

大規模言語モデル（LLM）は強力ですが、実運用では自由な形式の段落はほとんど使いません。代わりに、予測可能なデータ：属性、事実、またはアプリにフィードできる構造化されたオブジェクトを望みます。それはLLM構造化出力です。

標準的な Ollama には直接のリランク API がありませんので、クエリとドキュメントのペアに対して埋め込みを生成し、それらをスコアリングすることで、Qwen3 リランカーを使用したリランキング（GO 言語で）を実装する必要があります。

この小さな Reranking Goコード例はOllamaを呼び出して埋め込みを生成していますクエリと各候補ドキュメントに対して、その後、コサイン類似度で降順にソートします。

Qwen3 Embedding および Reranker モデルは、Qwenファミリの最新リリースで、高度なテキスト埋め込み、検索、再順位付けタスクに特化して設計されています。

GoにおけるBeautiful Soupに相当するライブラリを探している場合、いくつかのライブラリが類似したHTMLの解析およびスクレイピング機能を提供しています：

Ollama モデルライブラリには、HTML コンテンツを Markdown に変換できるモデルが存在します。これはコンテンツ変換タスクに役立ちます。HTML を Markdown に変換。

LLMを使用することは非常に費用が高くないため、新しい高性能なGPUを購入する必要があるとは限りません。
LLMを提供しているクラウド上のプロバイダーのリストはこちら: LLMプロバイダー一覧。

Ollama サーバーが同時に2つのリクエストを受けると、その動作は設定と利用可能なシステムリソースに依存します。

Reranking は、Retrieval Augmented Generation (RAG) システムの二つ目のステップであり、Retrieving と Generating の間にある。

まだ、LLMがあなたの意図を理解しようとする際に混乱しないようにするための、良いプロンプトを書くためのいくつかの一般的なアプローチがあります。

パラメータ数や量子化の異なるモデルの挙動をテストしています。

Ollama用のGoクライアント: SDK比較とQwen3/GPT-OSSの例