RAG

Qwen3 Embedding および Reranker モデル は、Qwenファミリの最新リリースで、高度なテキスト埋め込み、検索、再順位付けタスクに特化して設計されています。

• PythonのBeautiful Soupに直接対応したGoのライブラリとして、soupを使用してください。
• CSSセレクタをサポートする場合は、goqueryを検討してください。
• XPathクエリを使用する場合は、htmlqueryを使用してください。
• また、Beautiful Soupにインスパイアされた別のオプションとして、Nodeを確認してください。

GoにおけるBeautiful Soupに相当するライブラリを探している場合、いくつかのライブラリが類似したHTMLの解析およびスクレイピング機能を提供しています：

Ollama モデルライブラリには、HTML コンテンツを Markdown に変換できるモデルが存在します。これはコンテンツ変換タスクに役立ちます。HTML を Markdown に変換。

LLMを使用することは非常に費用が高くないため、新しい高性能なGPUを購入する必要があるとは限りません。
LLMを提供しているクラウド上のプロバイダーのリストはこちら: LLMプロバイダー一覧。

Ollama サーバーが同時に2つのリクエストを受けると、その動作は設定と利用可能なシステムリソースに依存します。

Reranking は、Retrieval Augmented Generation (RAG) システム の二つ目のステップであり、Retrieving と Generating の間にある。

まだ、LLMがあなたの意図を理解しようとする際に混乱しないようにするための、良いプロンプトを書くためのいくつかの一般的なアプローチがあります。

パラメータ数や量子化の異なるモデルの挙動をテストしています。