RAG

Локальное развертывание LLMs стало increasingly popular, так как разработчики и организации стремятся к повышенной конфиденциальности, снижению задержек и большему контролю над своей инфраструктурой ИИ.

Демократизация ИИ уже здесь. С открытыми моделями ИИ с открытым исходным кодом, такими как Llama 3, Mixtral и Qwen, которые теперь соперничают с проприетарными моделями, команды могут создавать мощную инфраструктуру ИИ с использованием потребительского оборудования - снижая затраты, сохраняя при этом полный контроль над конфиденциальностью данных и развертыванием.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) эволюционировал далеко за пределы простого поиска по вектору сходства. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют собой передовой край этих возможностей.

Оптимизация токенов — это критический навык, отличающий экономически эффективные приложения на основе LLM от экспериментов, разоряющих бюджет.

Преобразование HTML в Markdown — это фундаментальная задача в современных разработческих процессах, особенно при подготовке веб-контента для больших языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo.

Это руководство предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.

Вот сравнение между Qwen3:30b и GPT-OSS:20b с акцентом на выполнение инструкций и параметры производительности, спецификации и скорость:

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.

Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python

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.

Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для переупорядочивания, вам нужно реализовать переупорядочивание с использованием Qwen3 Reranker на GO, генерируя векторы представлений для пар запрос-документ и оценивая их.

Этот маленький
Пример кода на Go для reranking вызывает Ollama для генерации вложений
для запроса и для каждого кандидата документа,
затем сортирует по убыванию косинусной схожести.

Модели Qwen3 Embedding и Reranker являются последними выпусками в семействе Qwen, специально разработанными для продвинутых задач встраивания текста, извлечения и повторного ранжирования.

• Для прямого аналога Beautiful Soup на Go используйте soup.
• Для поддержки CSS-селекторов рассмотрите goquery.
• Для запросов XPath используйте htmlquery.
• Для другого варианта, вдохновлённого Beautiful Soup, обратите внимание на Node.

Если вы ищете эквивалент Beautiful Soup на Go, несколько библиотек предлагают аналогичную функциональность для разбора и парсинга HTML:

В библиотеке моделей Ollama есть модели, способные преобразовывать HTML-контент в Markdown, что полезно для задач конвертации контента.

Использование языковых моделей не очень дорого, возможно, нет необходимости покупать новый мощный GPU. Вот список провайдеров языковых моделей в облаке с моделями, которые они размещают.