RAG

Optimasi token adalah keterampilan kritis yang membedakan aplikasi LLM yang hemat biaya dari eksperimen yang menghabiskan anggaran.

Menkonversi HTML ke Markdown adalah tugas dasar dalam alur kerja pengembangan modern, terutama ketika mempersiapkan konten web untuk Large Language Models (LLMs), sistem dokumentasi, atau generator situs statis seperti Hugo.

Panduan ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SDK Go untuk Ollama yang tersedia dan membandingkan set fitur mereka.

Berikut adalah perbandingan antara Qwen3:30b dan GPT-OSS:20b dengan fokus pada pemenuhan instruksi dan parameter kinerja, spesifikasi, serta kecepatan:

Dalam posting ini, kita akan menjelajahi dua cara untuk menghubungkan aplikasi Python Anda ke Ollama: 1. Melalui HTTP REST API; 2. Melalui perpustakaan Ollama Python resmi.

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

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.

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.

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

Model Qwen3 Embedding dan Reranker adalah rilis terbaru dalam keluarga Qwen, yang dirancang khusus untuk tugas pemrosesan teks lanjutan, pencarian, dan pengurutan ulang.

• Untuk analog langsung dari Beautiful Soup dalam Go, gunakan soup.
• Untuk dukungan selector CSS, pertimbangkan goquery.
• Untuk query XPath, gunakan htmlquery.
• Untuk opsi lain yang terinspirasi dari Beautiful Soup, lihat Node.

Jika Anda mencari ekivalen Beautiful Soup dalam Go, beberapa library menawarkan fungsi HTML parsing dan scraping yang serupa:

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

Menggunakan LLM tidak terlalu mahal, mungkin tidak perlu membeli GPU baru yang hebat. Berikut adalah daftar penyedia LLM di cloud dengan LLM yang mereka host.

Ketika server Ollama menerima dua permintaan secara bersamaan, perilakunya bergantung pada konfigurasinya dan sumber daya sistem yang tersedia.

Reranking adalah langkah kedua dalam Retrieval Augmented Generation (RAG) systems, yang berada tepat di antara Retrieving dan Generating.