RAG

Tokenoptimalisatie is de kritieke vaardigheid die het verschil maakt tussen kostenefficiënte LLM-toepassingen en kostbare experimenten.

HTML naar Markdown converteren is een fundamentele taak in moderne ontwikkelingsworkflows, vooral wanneer je webinhoud voor Large Language Models (LLMs), documentatiesystemen of statische sitegeneratoren zoals Hugo voorbereidt.

Deze gids biedt een uitgebreid overzicht van beschikbare Go SDKs voor Ollama en vergelijkt hun functionaliteiten.

Hier is een vergelijking tussen Qwen3:30b en GPT-OSS:20b
met aandacht voor instructievolgzaamheid en prestatieparameters, specificaties en snelheid:

In dit bericht verkennen we twee manieren om uw Python-toepassing te verbinden met Ollama: 1. Via de HTTP REST API; 2. Via de officiële Ollama Python-bibliotheek.

Hier is een zij-aan-zij vergelijking van de ondersteuning voor gestructureerde uitvoer (het verkrijgen van betrouwbare JSON) bij populaire LLM-aanbieders, plus minimale Python-voorbeelden

Large Language Models (LLMs) zijn krachtig, maar in productie willen we zelden vrije tekst. In plaats daarvan willen we voorspelbare data: kenmerken, feiten of gestructureerde objecten die je kunt voeden in een app. Dat is LLM Structured Output.

Aangezien standaard Ollama geen directe rerank API heeft, zal je herordenen met Qwen3 Reranker in GO moeten implementeren door embeddings te genereren voor query-documentparen en deze te scoren.

Dit kleine Reranking Go codevoorbeeld roept Ollama aan om embeddings te genereren voor de query en voor elk kandidaatdocument, en vervolgens sorteren in dalende volgorde op cosinus-afstand.

De Qwen3 Embedding en Reranker modellen zijn de nieuwste uitgaven in de Qwen-familie, specifiek ontworpen voor geavanceerde tekst-embedding, ophalen en herordenen taken.

• Voor een directe analoog van Beautiful Soup in Go, gebruik soup.
• Voor ondersteuning van CSS-selectors, overweeg goquery.
• Voor XPath-query’s, gebruik htmlquery.
• Voor een ander Beautiful Soup-inspiratieoptie, kijk naar Node.

Als je op zoek bent naar een Beautiful Soup equivalent in Go, bieden verschillende bibliotheken vergelijkbare functionaliteit voor het parsen en scannen van HTML:

In de Ollama modellenbibliotheek zijn er modellen die in staat zijn HTML-inhoud om te zetten in Markdown, wat handig is voor inhoudsconversietaken.

Het gebruik van LLMs is niet erg duur, er is mogelijk geen behoefte om een nieuw geweldige GPU te kopen.
Hier is een lijst met LLM providers in de cloud die LLMs hosten.

Wanneer de Ollama-server twee aanvragen tegelijkertijd ontvangt, hangt het gedrag ervan af van de configuratie en de beschikbare systeemresources.

Reranking is een tweede stap in Retrieval Augmented Generation (RAG) systemen, recht tussen het Ophalen en het Genereren.