AI Coding

مشاكل المخرجات المهيكلة في Ollama GPT-OSS

نماذج GPT-OSS الخاصة بـ Ollama تعاني من مشاكل متكررة في التعامل مع الإخراج المهيكل، خاصة عند استخدامها مع الإطارات مثل LangChain، OpenAI SDK، vllm وغيرها.

مقارنة المخرجات المهيكلة بين مزودي نماذج LLM الشائعة - OpenAI، وGemini، وAnthropic، وMistral، وAWS Bedrock

هنا مقارنة دعم جانبي بين الإخراج المهيكل (الحصول على JSON موثوق به) عبر مزودي LLM الشائعة, مع أمثلة بسيطة جداً من Python

تقييد نماذج LLM باستخدام إخراج مهيكل: Ollama، Qwen3 وPython أو Go

النماذج الكبيرة للغة (LLMs) قوية، ولكن في الإنتاج نادراً ما نريد فقرات حرة. بدلاً من ذلك، نريد بيانات قابلة للتنبؤ: خصائص، حقائق، أو كائنات منظمة يمكنك إدخالها في تطبيق. هذا هو مخرجات LLM المنظمة.

دليل مساعد GitHub Copilot - وصف و الأوامر المفيدة

هنا تجد معلومات محدثة عن ورقة مساعدة GitHub Copilot، وتشمل اختصارات مهمة، أوامر، نصائح الاستخدام، وخصائص السياق لـ Visual Studio Code و Copilot Chat

بروتوكول سياق النموذج (MCP)، والملاحظات حول تنفيذ خادم MCP في لغة Go

هنا لدينا وصف بروتوكول سياق النموذج (MCP)، ملاحظات قصيرة حول كيفية تنفيذ خادم MCP في Go، بما في ذلك هيكل الرسالة، ومواصفات البروتوكول.

إعادة ترتيب الوثائق باستخدام Ollama ونموذج Qwen3 Reranker - بلغة Go

بما أن Ollama القياسي لا يحتوي على واجهة برمجة تطبيقات (API) لترتيب النتائج (Rerank) مباشرة، فإنك ستحتاج إلى تنفيذ ترتيب النتائج باستخدام نموذج Qwen3 Reranker في GO من خلال إنشاء تمثيلات (embeddings) للزوجات (query-document) وتصنيفها.

إعادة ترتيب النصوص باستخدام Ollama و Qwen3 Embedding LLM - بلغة Go

هذا المثال الصغير كود Go لترتيب المعاودة يدعو Ollama لإنشاء تضمينات للمستفسر ولكل وثيقة مرشحة، ثم ترتيبها تنازليًا حسب التشابه الكسبي.

تحويل محتوى HTML إلى Markdown باستخدام نموذج لغوي كبير وollama

في مكتبة نماذج Ollama هناك نماذج قادرة تحويل محتوى HTML إلى Markdown، وهو مفيد للمهام المتعلقة بتحويل المحتوى.

البرمجة بالطريقة المُلهمة هي نهج برمجي يُحركه الذكاء الاصطناعي، حيث يصف المطورون الوظائف المرغوبة بلغة طبيعية، مما يسمح لل أدوات الذكاء الاصطناعي بإنشاء الكود تلقائيًا.