Rag

Чанкинг — это наиболее недооцененный гиперпараметр в Retrieval-Augmented Generation (RAG): он определяет, что видит ваша LLM, насколько дорогостоящим становится индексирование, и сколько контекстного окна LLM тратится на каждый ответ.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Хостинг больших языковых моделей (LLM) на собственных серверах обеспечивает контроль над данными, моделями и процессом инференса — это практический путь к суверенному искусственному интеллекту для команд, предприятий и целых стран.

Экосистема Python в этом месяце доминируется Claude Skills и инструментами для AI-агентов. В этом обзоре мы анализируем топовые трендовые репозитории Python на GitHub.

Экосистема Go продолжает процветать с инновационными проектами, охватывающими инструменты ИИ, самоуправляемые приложения и инфраструктуру разработчиков. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Go на GitHub в этом месяце.

Cognee — это фреймворк на Python для создания знаний из документов с использованием LLMs. Но работает ли он с самонастраиваемыми моделями?

Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.

Библиотека Ollama на Python теперь поддерживает нативные возможности веб-поиска Ollama. Всего несколько строк кода позволяют дополнить ваши локальные LLM актуальной информацией из интернета, что снижает количество галлюцинаций и повышает точность ответов.

Выбор правильного векторного хранилища может стать решающим фактором для производительности, стоимости и масштабируемости вашего приложения RAG. Это комплексное сравнение охватывает самые популярные варианты на 2024–2025 годы.

Веб-поисковый API Ollama позволяет дополнять локальные LLM актуальной информацией из интернета. В этом руководстве показано, как реализовать возможности веб-поиска на Go, от простых вызовов API до полнофункциональных поисковых агентов.

Локальное запуск LLM-моделей сейчас становится практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:

Демократизация искусственного интеллекта уже здесь. С появлением открытых LLM, таких как Llama, Mistral и Qwen, которые теперь не уступают проприетарным моделям, команды могут создавать мощную инфраструктуру ИИ на потребительском оборудовании — значительно сокращая расходы при сохранении полного контроля над конфиденциальностью данных и развертыванием.

Генерация с усилением поиска (RAG) давно вышла за рамки простого поиска векторного сходства. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют передовой край этих возможностей.

Оптимизация токенов — это ключевой навык, который отделяет экономически эффективные LLM-приложения от экспериментов, разоряющих бюджет.

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.

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