Implante IA empresarial em hardware de baixo custo com modelos abertos
A democratização da IA chegou. Com LLMs de código aberto como Llama, Mistral e Qwen rivalizando agora com modelos proprietários, as equipes podem construir uma poderosa infraestrutura de IA usando hardware de consumo - reduzindo drasticamente os custos enquanto mantêm controle total sobre a privacidade dos dados e a implantação.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG – Técnicas de próxima geração
Geração Aumentada por Recuperação (RAG) evoluiu muito além da simples busca de similaridade vetorial. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG representam o estado da arte dessas capacidades.
Reduza em 80% os custos de LLM com otimização inteligente de tokens
A otimização de tokens é a habilidade crítica que separa aplicações de LLM economicamente viáveis de experimentos que esvaziam o orçamento.
Python para converter HTML em Markdown limpo e pronto para LLM
Convertendo HTML para Markdown é uma tarefa fundamental nos fluxos de trabalho de desenvolvimento modernos, especialmente ao preparar conteúdo web para Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), sistemas de documentação ou geradores de sites estáticos como o Hugo.
Integre o Ollama com Go: guia do SDK, exemplos e melhores práticas para produção.
Este guia oferece uma visão abrangente dos SDKs Go para Ollama e compara seus conjuntos de funcionalidades.
Comparando velocidade, parâmetros e desempenho desses dois modelos
Aqui está uma comparação entre Qwen3:30b e GPT-OSS:20b, focando na seguir instruções e parâmetros de desempenho, especificações e velocidade.
+ Exemplos Específicos Utilizando LLMs de Raciocínio
Neste post, exploraremos duas maneiras de conectar sua aplicação Python ao Ollama: 1. Via API REST HTTP; 2. Via a biblioteca oficial Python do Ollama.
APIs ligeiramente diferentes exigem uma abordagem especial.
Aqui está uma comparação lado a lado do suporte a saída estruturada (obter JSON confiável) entre os principais provedores de LLM, além de exemplos mínimos em Python
Algumas maneiras de obter saídas estruturadas do Ollama
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são poderosos, mas em produção raramente queremos parágrafos de texto livre. Em vez disso, queremos dados previsíveis: atributos, fatos ou objetos estruturados que você possa alimentar em um aplicativo. Isso é Saída Estruturada de LLM.
Implementando RAG? Aqui estão alguns trechos de código em Go - 2...
Como o Ollama padrão não possui uma API de rerank direta, você precisará implementar a rerank usando o Qwen3 Reranker em GO gerando embeddings para pares de consulta-documento e atribuindo pontuações a eles.
Implementando RAG? Aqui estão alguns snippets de código em Golang.
Este pequeno Exemplo de código Go para reranking que chama o Ollama para gerar embeddings é usado para a consulta e para cada documento candidato, ordenando em ordem decrescente por similaridade cosseno.
Novos e incríveis LLMs disponíveis no Ollama
Os modelos Qwen3 de Embedding e Reranker são os lançamentos mais recentes da família Qwen, projetados especificamente para tarefas avançadas de incorporação (embedding), recuperação e reclassificação de texto.
Continuando o tópico de extração de dados de HTML.
Se você procura por um equivalente do Beautiful Soup em Go, várias bibliotecas oferecem funcionalidades semelhantes de parsing e raspagem de HTML:
LLM para extrair texto de HTML...
Na biblioteca de modelos do Ollama, existem modelos capazes de converter conteúdo HTML para Markdown, o que é útil para tarefas de conversão de conteúdo.
Lista curta de provedores de LLM
Usar LLMs não é muito caro; pode ser que não haja necessidade de comprar uma nova GPU incrível. Abaixo está uma lista de provedores de LLM na nuvem com os LLMs que hospedam.
Compreenda a concorrência e a fila do Ollama e aprenda como ajustar o OLLAMA_NUM_PARALLEL para solicitações paralelas estáveis.
Este guia explica como o Ollama gerencia solicitações paralelas (concorrência, filas e limites de recursos) e como ajustá-lo usando a variável de ambiente OLLAMA_NUM_PARALLEL (e configurações relacionadas).
