RAG

Convertendo HTML para Markdown é uma tarefa fundamental nos fluxos de trabalho modernos de desenvolvimento, especialmente ao preparar conteúdo web para Grandes Modelos Linguísticos (LLMs), sistemas de documentação ou geradores de sites estáticos como o Hugo. Este guia faz parte do nosso Ferramentas de Documentação em 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Fluxos de Trabalho de Impressão hub.

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

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 formas de conectar seu aplicativo Python ao Ollama: 1. Via HTTP REST API; 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 que são capazes de converter conteúdo HTML em Markdown, o que é útil para tarefas de conversão de conteúdo. Este guia faz parte do nosso Ferramentas de Documentação em 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Fluxos de Trabalho de Impressão hub.

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

Quando o servidor Ollama recebe duas solicitações ao mesmo tempo, seu comportamento depende de sua configuração e dos recursos do sistema disponíveis.

Primeira geração dos modelos de raciocínio da DeepSeek com desempenho comparável ao de OpenAI-o1, incluindo seis modelos densos destilados a partir do DeepSeek-R1 baseados em Llama e Qwen.

Reranking é a segunda etapa na Geração Aumentada por Recuperação
(RAG) sistemas,
diretamente entre a Recuperação e a Geração.

Ainda assim, existem algumas abordagens comuns para escrever prompts eficazes, de modo que os LLMs não fiquem confusos ao tentar entender o que você deseja.