Создавайте серверы MCP для ИИ-ассистентов с примерами на Python
Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.
Доступность, фактические розничные цены в шести странах и сравнение с Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark — это реальный продукт, доступный к продаже с 15 октября 2025 года, ориентированный на разработчиков CUDA, которым требуется локальная работа с LLM с использованием интегрированного стека NVIDIA AI. Рекомендованная розничная цена в США составляет $3,999; в Великобритании, Германии и Японии розничная цена выше из-за НДС и каналов дистрибуции. Публичные ценники для Австралии и Южной Кореи (AUD/KRW) пока не опубликованы широко.
Интеграция Ollama с Go: руководство по SDK, примеры и лучшие практики для продакшена.
Этот гайд предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.
Сравнение скорости, параметров и производительности этих двух моделей
Вот сравнение между Qwen3:30b и GPT-OSS:20b, с акцентом на выполнение инструкций и параметры производительности, спецификации и скорость.
+ Конкретные примеры использования мыслящих ЛЛМ
В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.
Не очень приятно.
Модели GPT-OSS от Ollama (https://www.glukhov.org/ru/llm-performance/ollama/ollama-gpt-oss-structured-output-issues/ “Ollama GPT-OSS”) постоянно сталкиваются с проблемами при работе со структурированным выводом, особенно при использовании с фреймворками вроде LangChain, OpenAI SDK, vllm и другими.
Немного отличающиеся API требуют особого подхода.
Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python
Несколько способов получения структурированного вывода из Ollama
Большие языковые модели (LLM) мощные, но в производстве мы редко хотим свободноформатных абзацев. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Это Структурированный вывод LLM.
Описание, список команд и клавиатурные сокращения
Вот актуальная шпаргалка по GitHub Copilot, охватывающая основные сочетания клавиш, команды, советы по использованию и функции контекста для Visual Studio Code и Copilot Chat.
Статья о спецификациях и реализации MCP на языке GO
Здесь представлено описание Протокола Контекста Модели (MCP), краткие заметки о том, как реализовать MCP сервер на Go, включая структуру сообщений и спецификации протокола.
Внедряете RAG? Вот несколько фрагментов кода на Go — часть 2...
Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для пересчета рангов (rerank), вам потребуется реализовать пересчет рангов с использованием Qwen3 Reranker на GO путем генерации эмбеддингов для пар «запрос-документ» и их оценки.
Внедряете RAG? Вот несколько сниппетов на Golang..
Этот небольшой пример кода на Go для пересортировки вызывает Ollama для генерации эмбеддингов для запроса и для каждого кандидата-документа, затем сортирует их по убыванию косинусного сходства.
LLM для извлечения текста из HTML...
В библиотеке моделей Ollama есть модели, способные конвертировать HTML-контент в Markdown, что полезно для задач преобразования контента. Это руководство является частью нашего Инструменты документации в 2026: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.
Cursor AI против GitHub Copilot против Cline AI и других...
Здесь я перечислю некоторые инструменты для программирования с помощью ИИ и ИИ-ассистентов для написания кода, а также их преимущества.
Кодирование с помощью ИИ: опишите, а не пишите.
Vibe coding — это подход к программированию на базе ИИ, при котором разработчики описывают желаемый функционал на естественном языке, позволяя инструментам ИИ автоматически генерировать код — с минимальным прямым написанием.
