RAG

Implantação local de LLMs tornou-se cada vez mais popular à medida que desenvolvedores e organizações buscam maior privacidade, redução de latência e maior controle sobre sua infraestrutura de IA.

A democratização da IA está aqui. Com LLMs de código aberto como Llama 3, Mixtral e Qwen agora rivalizando com modelos proprietários, as equipes podem construir infraestrutura poderosa de IA usando hardware de consumo - reduzindo custos enquanto mantêm o controle completo sobre a privacidade dos dados e o deployment.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) evoluiu muito além da simples busca por similaridade de vetores. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG representam a ponta da tecnologia dessas capacidades.

A otimização de tokens é a habilidade crítica que separa as aplicações de LLM custo-efetivas das experiências que consomem orçamento.

Conversão de HTML para Markdown é uma tarefa fundamental nos fluxos de trabalho modernos de desenvolvimento, especialmente ao preparar conteúdo web para Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), sistemas de documentação ou geradores de sites estáticos como o Hugo.

Este guia fornece uma visão abrangente dos SDKs Go para Ollama disponíveis e compara seus conjuntos de recursos.

Aqui está uma comparação entre Qwen3:30b e GPT-OSS:20b
focando em seguir instruções e parâmetros de desempenho, especificações e velocidade:

Neste post, vamos explorar duas maneiras de conectar sua aplicação Python ao Ollama: 1. Via API REST HTTP; 2. Via a biblioteca oficial do Ollama para Python.

Aqui está uma comparação lado a lado de suporte para saída estruturada (obter JSON confiável de volta) entre provedores populares de LLM, juntamente com exemplos mínimos de Python

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) são poderosos, mas, em produção, raramente queremos parágrafos livres. Em vez disso, queremos dados previsíveis: atributos, fatos ou objetos estruturados que você pode alimentar em um aplicativo. Isso é Saída Estruturada de LLM.

Como o Ollama padrão não possui uma API de rerank direta, você precisará implementar reranking usando o Qwen3 Reranker em GO gerando embeddings para pares de consulta-documento e classificando-os.

Este pequeno exemplo de código Go para reranking está chamando o Ollama para gerar embeddings para a consulta e para cada documento candidato, em seguida, classificando em ordem decrescente pela similaridade do cosseno.

Os modelos Qwen3 Embedding e Reranker são as últimas liberações da família Qwen, especificamente projetados para tarefas avançadas de embedding de texto, recuperação e reclassificação.

• Para um análogo direto do Beautiful Soup em Go, use soup.
• Para suporte a seletores CSS, considere goquery.
• Para consultas XPath, use htmlquery.
• Para outra opção inspirada no Beautiful Soup, veja Node.

Se você está procurando um equivalente do Beautiful Soup em Go, várias bibliotecas oferecem funcionalidades semelhantes para análise e raspagem de HTML:

Na biblioteca de modelos do Ollama existem modelos capazes de converter conteúdo HTML em Markdown, o que é útil para tarefas de conversão de conteúdo.

Usar LLMs não é muito caro, talvez não haja necessidade de comprar uma nova GPU incrível.
Aqui está uma lista de provedores de LLM na nuvem com LLMs que eles hospedam.