RAG

로컬에서 LLM 실행은 개발자와 조직이 보안을 강화하고 지연 시간을 줄이며 AI 인프라에 대한 통제력을 높이려는 노력에 따라 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

AI의 민주화 시대가 도래했습니다.
Llama 3, Mixtral, Qwen과 같은 오픈소스 LLM이 이제는 전용 모델과 경쟁할 수 있을 정도로 발전했으며, 팀은 소비자 하드웨어를 사용하여 강력한 AI 인프라를 구축할 수 있습니다. 이는 비용을 절감하면서도 데이터 프라이버시와 배포에 대한 완전한 통제를 유지할 수 있습니다.

검색 기반 생성 (RAG) 는 단순한 벡터 유사도 검색을 넘어 발전해 왔습니다.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG는 이러한 기능의 최첨단을 대표합니다.

토큰 최적화는 예산을 소모하는 실험에서 비용 효율적인 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션을 구분하는 핵심 기술입니다.

HTML을 Markdown으로 변환은 웹 콘텐츠를 대규모 언어 모델(LLM), 문서 시스템, 또는 Hugo와 같은 정적 사이트 생성기로 준비하는 현대 개발 워크플로우에서 기본적인 작업입니다.

이 가이드는 사용 가능한 Go SDKs for Ollama에 대한 종합적인 개요를 제공하고, 그 기능 세트를 비교합니다.

다음은 Qwen3:30b와 GPT-OSS:20b 사이의 비교입니다.
지시사항 준수 및 성능 파라미터, 사양 및 속도에 초점을 맞추고 있습니다:

이 게시물에서는 Python 애플리케이션을 Ollama에 연결하는 두 가지 방법을 살펴보겠습니다: 1. HTTP REST API를 통해; 2. 공식 Ollama Python 라이브러리를 통해.

다음은 구조화된 출력을 지원하는 주요 LLM 제공업체 간의 비교 및 최소한의 Python 예제입니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

표준 Ollama에는 직접적인 재정렬 API가 없기 때문에, 쿼리-문서 쌍의 임베딩을 생성하고 이를 점수화하여 Qwen3 재정렬기 사용으로 재정렬하기(GO)를 구현해야 합니다.

이 작은
Reranking Go 코드 예제는 Ollama를 호출하여 쿼리와 각 후보 문서에 대한 임베딩을 생성
그런 다음 코사인 유사도에 따라 내림차순으로 정렬합니다.

Qwen3 Embedding 및 Reranker 모델은 Qwen 가족의 최신 출시물로, 고급 텍스트 임베딩, 검색 및 재정렬 작업에 특화되어 있습니다.

• Go에서 Beautiful Soup과 직접적으로 대응하는 라이브러리를 사용하려면 soup을 사용하세요.
• CSS 선택자 지원이 필요하다면 goquery를 고려하세요.
• XPath 쿼리를 사용하려면 htmlquery를 사용하세요.
• 또 다른 Beautiful Soup 영감을 받은 옵션을 원한다면 Node를 참고하세요.

Go에서 Beautiful Soup 대응 라이브러리를 찾고 있다면, 여러 라이브러리가 유사한 HTML 파싱 및 스크래핑 기능을 제공합니다:

Ollama 모델 라이브러리에는 HTML 콘텐츠를 Markdown으로 변환할 수 있는 모델이 있습니다. 이는 콘텐츠 변환 작업에 유용합니다.
HTML을 Markdown으로 변환하는 LLM Ollama

LLM을 사용하는 것은 매우 비용이 많이 들지 않으며, 새롭고 멋진 GPU를 구매할 필요가 있을 수도 있습니다.
다음은 클라우드에서 제공하는 LLM 공급업체 목록입니다: LLM 공급업체 및 그들이 호스팅하는 LLM.