AI Coding

Ollama의 GPT-OSS 모델은 특히 LangChain, OpenAI SDK, vllm 및 기타 프레임워크와 함께 사용될 때 구조화된 출력을 처리하는 데 반복적인 문제가 있습니다.

다음은 구조화된 출력을 지원하는 주요 LLM 제공업체 간의 비교 및 최소한의 Python 예제입니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

여기 최신 GitHub Copilot 단축키 시트가 있습니다. 이 문서는 Visual Studio Code와 Copilot Chat을 위한 필수 단축키, 명령어, 사용 팁, 컨텍스트 기능을 다룹니다.

여기에는 **Model Context Protocol (MCP)**에 대한 설명과 Go로 작성된 MCP 서버를 구현하는 방법에 대한 간단한 노트, 메시지 구조 및 프로토콜 명세가 포함되어 있습니다.

표준 Ollama에는 직접적인 재정렬 API가 없기 때문에, 쿼리-문서 쌍의 임베딩을 생성하고 이를 점수화하여 Qwen3 재정렬기 사용으로 재정렬하기(GO)를 구현해야 합니다.

Ollama 모델 라이브러리에는 HTML 콘텐츠를 Markdown으로 변환할 수 있는 모델이 있습니다. 이는 콘텐츠 변환 작업에 유용합니다.
HTML을 Markdown으로 변환하는 LLM Ollama

바이브 코딩은 개발자가 자연어로 원하는 기능을 설명하고, AI 도구가 이를 자동으로 코드로 생성하는 AI 기반의 프로그래밍 접근 방식입니다.

Ollama GPT-OSS 구조화된 출력 문제