RAG

Ollamas Python-Bibliothek umfasst nun native OLlama Websuche-Funktionen. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie Ihre lokalen LLMs mit Echtzeitinformationen aus dem Web erweitern, um Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.

Die Wahl des richtigen Vektor-Speichers kann über Leistung, Kosten und Skalierbarkeit Ihrer RAG-Anwendung entscheiden. Dieser umfassende Vergleich deckt die beliebtesten Optionen für 2024-2025 ab.

Ollamas Web-Search-API ermöglicht es Ihnen, lokale LLMs mit Echtzeit-Webinformationen zu erweitern. Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie Web-Suchfunktionen in Go implementieren, von einfachen API-Aufrufen bis hin zu vollwertigen Suchagenten.

Lokale Bereitstellung von LLMs hat an Beliebtheit zugenommen, da Entwickler und Organisationen eine verbesserte Privatsphäre, reduzierte Latenz und eine größere Kontrolle über ihre KI-Infrastruktur anstreben.

Die Demokratisierung von KI ist da. Mit Open-Source-LLMs wie Llama 3, Mixtral und Qwen, die nun mit proprietären Modellen mithalten, können Teams leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Consumer-Hardware aufbauen - Kosten senken, während sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Bereitstellung behalten.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich weit über einfache Vektorsimilaritäts-Suche hinaus entwickelt. LongRAG, Self-RAG und GraphRAG repräsentieren die Spitze dieser Fähigkeiten.

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.