RAG

Tokenoptimierung ist die kritische Fähigkeit, die kosteneffiziente LLM-Anwendungen von budgetbelastenden Experimenten unterscheidet.

Konvertierung von HTML zu Markdown ist eine grundlegende Aufgabe in modernen Entwicklungsworkflows, insbesondere bei der Vorbereitung von Webinhalten für Large Language Models (LLMs), Dokumentationssysteme oder statische Site-Generatoren wie Hugo.

Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über verfügbare Go SDKs für Ollama und vergleicht deren Funktionsumfänge.

Hier ist ein Vergleich zwischen Qwen3:30b und GPT-OSS:20b mit Fokus auf Befolgung von Anweisungen und Leistungsparametern, Spezifikationen und Geschwindigkeit:

In diesem Beitrag werden wir zwei Möglichkeiten erkunden, Ihre Python-Anwendung mit Ollama zu verbinden: 1. Über die HTTP REST API; 2. Über die offizielle Ollama Python-Bibliothek.

Hier ist ein Seitenvergleich der Unterstützung für strukturierte Ausgaben (zuverlässige JSON-Rückgabe) bei beliebten LLM-Anbietern, plus minimale Python-Beispiele

Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähig, aber in der Produktion wollen wir selten frei formulierte Absätze. Stattdessen wollen wir vorhersehbare Daten: Attribute, Fakten oder strukturierte Objekte, die Sie in eine Anwendung einspeisen können. Das ist LLM-Strukturierte Ausgabe.

Da das standardmäßige Ollama keinen direkten Rerank-API-Anschluss hat, müssen Sie Reranking mit Qwen3 Reranker in GO implementieren, indem Sie Embeddings für Abfrage-Dokument-Paare generieren und sie bewerten.

Dieses kleine Reranking Go-Codebeispiel ruft Ollama auf, um Embeddings zu generieren für die Abfrage und für jede Kandidatendokumente, dann Sortieren nach absteigender Kosinusähnlichkeit.

Die Qwen3 Embedding und Reranker Modelle sind die neuesten Veröffentlichungen in der Qwen-Familie und wurden speziell für fortgeschrittene Text-Embedding-, Retrieval- und Reranking-Aufgaben entwickelt.

• Für eine direkte Analogie zu Beautiful Soup in Go verwenden Sie soup.
• Für CSS-Selektoren verwenden Sie goquery.
• Für XPath-Abfragen verwenden Sie htmlquery.
• Für eine weitere Beautiful Soup-inspirierte Option schauen Sie sich Node an.

Wenn Sie ein Beautiful Soup-Äquivalent in Go suchen, bieten mehrere Bibliotheken ähnliche Funktionalitäten zur HTML-Verarbeitung und -Auswertung:

Im Ollama-Modell-Repository gibt es Modelle, die in der Lage sind, HTML-Inhalt in Markdown umzuwandeln – was für Aufgaben zur Inhaltskonvertierung nützlich ist.

Die Verwendung von LLMs ist nicht sehr teuer, es könnte also kein Bedarf bestehen, neue, beeindruckende GPU-Karten zu kaufen.
Hier ist eine Liste der LLM-Anbieter in der Cloud mit den LLMs, die sie hosten.

Wenn der Ollama-Server zwei Anfragen gleichzeitig erhält, hängt sein Verhalten von seiner Konfiguration und den verfügbaren Systemressourcen ab.

Reranking ist der zweite Schritt im Retrieval Augmented Generation (RAG) systemen, direkt zwischen Retrieving und Generating.