RAG

Convertir HTML a Markdown es una tarea fundamental en los flujos de trabajo de desarrollo modernos, especialmente cuando se prepara contenido web para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), sistemas de documentación o generadores de sitios estáticos como Hugo. Esta guía forma parte de nuestro Herramientas de Documentación en 2026: Markdown, LaTeX, PDF y Flujos de Trabajo de Impresión centro.

Este guía proporciona una visión general completa de los disponibles SDKs de Go para Ollama y compara sus conjuntos de características.

Aquí hay una comparación entre Qwen3:30b y GPT-OSS:20b centrada en el seguimiento de instrucciones y parámetros de rendimiento, especificaciones y velocidad.

En este post, exploraremos dos formas de conectar tu aplicación Python a Ollama: 1. A través de HTTP REST API; 2. A través de la biblioteca oficial de Python de Ollama.

Aquí tienes una comparación de soporte lado a lado de salida estructurada (obtener JSON confiable) entre proveedores populares de LLM, más ejemplos mínimos en Python

Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son poderosos, pero en producción raramente queremos párrafos libres. En su lugar, queremos datos predecibles: atributos, hechos u objetos estructurados que puedas alimentar en una aplicación. Eso es Salida Estructurada de LLM.

Dado que el Ollama estándar no tiene una API de rerank directa, tendrás que implementar reranking usando Qwen3 Reranker en GO generando embeddings para pares de consulta y documentos y calificándolos.

Este pequeño Ejemplo de código Go para reranking llama a Ollama para generar embeddings para la consulta y para cada documento candidato, luego ordenando de forma descendente por similitud coseno.

Los modelos de incrustación y reordenamiento de Qwen3 son las últimas versiones lanzadas en la familia Qwen, especialmente diseñados para tareas avanzadas de incrustación de texto, recuperación y reordenamiento.

• Para un análogo directo de Beautiful Soup en Go, usa soup.
• Para soporte de selectores CSS, considera goquery.
• Para consultas XPath, usa htmlquery.
• Para otra opción inspirada en Beautiful Soup, mira Node.

Si estás buscando un equivalente de Beautiful Soup en Go, varias bibliotecas ofrecen funcionalidades similares de análisis y raspado de HTML:

En la biblioteca de modelos de Ollama hay modelos que pueden convertir contenido HTML a Markdown, lo cual es útil para tareas de conversión de contenido. Esta guía forma parte de nuestro Herramientas de Documentación en 2026: Markdown, LaTeX, PDF y Flujos de Trabajo de Impresión hub.

El uso de LLMs no es muy costoso, podría no haber necesidad de comprar una nueva GPU impresionante. Aquí hay una lista si proveedores de LLM en la nube con LLMs que alojan.

Cuando el servidor Ollama recibe dos solicitudes al mismo tiempo, su comportamiento depende de su configuración y de los recursos del sistema disponibles.

DeepSeek’s primer generación de modelos de razonamiento con un rendimiento comparable al de OpenAI-o1, incluyendo seis modelos densos destilados de DeepSeek-R1 basados en Llama y Qwen.

Reranking es el segundo paso en Generación Aumentada de Recuperación (RAG) sistemas, justo entre Recuperar y Generar.

Aún así, existen algunos enfoques comunes para escribir buenos prompts de manera que los modelos de lenguaje no se confundan al intentar entender lo que deseas.