AI Coding

Masalah Output Terstruktur Ollama GPT-OSS

Model GPT-OSS Ollama memiliki masalah berulang dalam menangani output terstruktur, terutama ketika digunakan dengan kerangka kerja seperti LangChain, OpenAI SDK, vllm, dan lainnya.

Perbandingan output terstruktur di antara penyedia LLM populer - OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral, dan AWS Bedrock

Berikut adalah perbandingan dukungan sampingan untuk output terstruktur (mendapatkan JSON yang andal) di berbagai penyedia LLM populer, beserta contoh Python minimal

Membatasi LLM dengan Output Terstruktur: Ollama, Qwen3 & Python atau Go

Model Bahasa Besar (LLMs) sangat kuat, tetapi dalam produksi kita jarang ingin paragraf bebas. Sebaliknya, kita ingin data yang dapat diprediksi: atribut, fakta, atau objek terstruktur yang dapat Anda masukkan ke dalam aplikasi. Itu adalah Keluaran Terstruktur LLM.

GitHub Copilot Cheatsheet - Deskripsi dan perintah yang berguna

Berikut adalah panduan terkini lembar pintas GitHub Copilot, yang mencakup pintasan penting, perintah, tips penggunaan, dan fitur konteks untuk Visual Studio Code dan Copilot Chat

Model Context Protocol (MCP), dan catatan mengenai implementasi server MCP dalam bahasa Go

Di sini kita memiliki deskripsi tentang Model Context Protocol (MCP), catatan singkat tentang cara mengimplementasikan server MCP dalam Go, termasuk struktur pesan dan spesifikasi protokol.

Reranking dokumen dengan Ollama dan model Qwen3 Reranker - dalam bahasa Go

Karena Ollama standar tidak memiliki API rerank langsung, Anda perlu menerapkan reranking menggunakan Qwen3 Reranker dalam GO dengan menghasilkan embedding untuk pasangan query-dokumen dan memberi skor mereka.

Reranking teks dengan Ollama dan Qwen3 Embedding LLM - dalam Go

Ini sedikit Contoh kode Go untuk reranking memanggil Ollama untuk menghasilkan embedding untuk query dan setiap dokumen kandidat, kemudian mengurutkan menurun berdasarkan kesamaan kosinus.

Konversi konten HTML ke Markdown menggunakan LLM dan Ollama

Dalam perpustakaan model Ollama terdapat model yang mampu mengubah konten HTML menjadi Markdown, yang berguna untuk tugas konversi konten.

Vibe coding adalah pendekatan pemrograman yang didorong oleh AI, di mana pengembang menggambarkan fungsi yang diinginkan dalam bahasa alami, memungkinkan alat AI untuk menghasilkan kode secara otomatis.