RAG

今月の Python エコシステムは、Claude Skills と AI エージェントツールによって支配されています。 本記事では、GitHub でトレンド入りしている トップの Python リポジトリ を分析します。

Goエコシステムは、AIツール、セルフホストアプリケーション、開発者インフラにわたる革新的なプロジェクトとともに、ますます活気づいています。この概要では、今月のGitHub上位トレンドGoリポジトリについて分析します。

CogneeはPythonフレームワークで、LLMを使用してドキュメントから知識グラフを構築します。 しかし、これはセルフホストされたモデルと互換性がありますか？

Best LLM for Cognee を選ぶ際には、グラフ構築の質、幻覚率、ハードウェアの制約のバランスが求められます。
Cognee は、Ollama を介して 32B 以上の低幻覚モデルで優れた性能を発揮しますが、軽量な設定では中規模のオプションも使用可能です。

OllamaのPythonライブラリは、今やOLlama web searchのネイティブな機能を含んでいます。わずか数行のコードで、ローカルのLLMをインターネット上のリアルタイム情報を補完し、幻覚を減らし、正確性を向上させることができます。

適切な ベクトルストア を選択することは、RAG アプリケーションのパフォーマンス、コスト、スケーラビビリティを決定づけます。この包括的な比較では、2024-2025 年における最も人気のあるオプションを取り上げています。

OllamaのWeb検索APIは、ローカルLLMにリアルタイムのウェブ情報を補完する機能を提供します。このガイドでは、GoでのWeb検索の実装について、単純なAPI呼び出しからフル機能の検索エージェントまでの実装方法を示します。

LLM をローカルで実行することは、現在、開発者、スタートアップ、そして企業チームにとって現実的な選択肢となっています。 しかし、適切なツール（Ollama、vLLM、LM Studio、LocalAI、その他）を選ぶことは、あなたの目標に依存します。

AI の民主化はここにやってきました。 Llama、Mistral、Qwen などのオープンソース大規模言語モデル（LLM）が現在、プロプライエタリなモデルと競合するレベルに達しており、チームは 消費级ハードウェアを使用した AI インフラストラクチャ を構築することで、コストを削減しながらもデータプライバシーとデプロイの完全な制御を維持することが可能になりました。

検索拡張生成 (RAG) は、単純なベクトル類似度検索の域を遥かに超えて進化しました。LongRAG、Self-RAG、GraphRAG は、これらの能力の最先端を代表しています。

トークンの最適化は、コスト効率の高いLLMアプリケーションと、予算を浪費する実験を分けるための重要なスキルです。

HTMLをMarkdownに変換は、LLM（大規模言語モデル）やドキュメンテーションシステム、Hugoなどの静的サイトジェネレーター向けのウェブコンテンツ準備において、現代の開発ワークフローにおいて基本的なタスクです。このガイドは、2026年のドキュメンテーションツール: Markdown、LaTeX、PDFおよび印刷ワークフロー ハブの一部です。

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。

以下は、Qwen3:30b と GPT-OSS:20b の比較です。 指示の遵循度（Instruction Following）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2つの方法について紹介します。1つ目はHTTP REST APIを使用する方法、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを使用する方法です。

主要なLLMプロバイダにおける構造化出力（信頼性の高いJSONの取得）のサポート状況を並べて比較し、最小限のPythonコード例を掲載します。