RAG

Конвертация HTML в Markdown является фундаментальной задачей в современных рабочих процессах разработки, особенно при подготовке веб-контента для крупных языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo. Это руководство является частью нашего Инструментов документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.

Этот гайд 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 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.

Использование языковых моделей не требует больших затрат, возможно, не потребуется покупать новый мощный GPU. Вот список провайдеров языковых моделей в облаке.

Когда сервер Ollama получает два запроса одновременно, его поведение зависит от конфигурации и доступных системных ресурсов.

DeepSeek’s первая генерация моделей рассуждений с производительностью, сопоставимой с OpenAI-o1, включает шесть плотных моделей, дистиллированных на основе Llama и Qwen.

Reranking является вторым этапом в Retrieval Augmented Generation
(RAG) системах,
расположенным между этапами Retrieving и Generating.

Есть ещё несколько общепринятых подходов к написанию хороших промптов, чтобы LLM не запуталась, пытаясь понять, чего вы хотите от неё.