AI Coding

Ollama के GPT-OSS मॉडल्स में संरचित आउटपुट को हैंडल करने में बार-बार समस्याएं आती हैं, विशेष रूप से जब उन्हें LangChain, OpenAI SDK, vllm जैसे फ्रेमवर्क्स के साथ उपयोग किया जाता है, और अन्य।

यहाँ एक साइड-बाय-साइड सपोर्ट तुलना है संरचित आउटपुट (विश्वसनीय JSON प्राप्त करना) लोकप्रिय LLM प्रदाताओं के बीच, साथ ही न्यूनतम Python उदाहरण

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) शक्तिशाली हैं, लेकिन उत्पादन में हम आमतौर पर मुक्त-रूप पेराग्राफ नहीं चाहते। बजाय इसके, हम प्रत्याशित डेटा चाहते हैं: विशेषताएं, तथ्य, या संरचित वस्तुएं जिन्हें आप एक ऐप में फीड कर सकते हैं। यह है LLM संरचित आउटपुट।

यहाँ एक अपडेटेड GitHub Copilot चीयट शीट है, जिसमें Visual Studio Code और Copilot Chat के लिए आवश्यक शॉर्टकट, कमांड, उपयोग टिप्स, और कॉन्टेक्स्ट फीचर्स शामिल हैं

यहाँ मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) का वर्णन है, जिसमें Go में एक MCP सर्वर का कार्यान्वयन के बारे में संक्षिप्त नोट्स शामिल हैं, जिसमें संदेश संरचना और प्रोटोकॉल विनिर्देश शामिल हैं।

चूंकि मानक Ollama में सीधा रीरैंक एपीआई नहीं है,
आपको Qwen3 Reranker के साथ रीरैंकिंग करें GO में जेनरेट करके प्रश्न-दस्तावेज़ जोड़े के एम्बेडिंग्स और उनके स्कोरिंग करना होगा।

यह छोटा सा
पुनर्विन्यास Go केode उदाहरण में Ollama को रनिंग (Reranking) करके एम्बेडिंग (embeddings) जनरेट करने का प्रयोग हुआ है
क्वेरी (query) और प्रत्येक कैंडिडेट दस्तावेज़ (candidate document) के लिए,
फिर कोसाइन समानता (cosine similarity) के आधार पर अवरोधकता (descending order) में दर्जीन (sorting) करना है।

ओलामा मॉडल पुस्तकालय में ऐसे मॉडल हैं जो HTML कंटेंट को मार्कडाउन में परिवर्तित कर सकते हैं के लिए उपयोगी हैं, जो कंटेंट परिवर्तन कार्यों के लिए उपयोगी हैं।

वाइब कोडिंग एक आईई चालित कोडिंग प्रक्रिया है जहां डेवलपर्स अपनी आवश्यकता के बारे में प्राकृतिक भाषा में वर्णन करते हैं, जिससे आईई उपकरण ऑटोमैटिक रूप से कोड उत्पन्न करते हैं।