Размышления об использовании больших языковых моделей для саморазмещаемого Cognee
Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.
AI-поисковые агенты с помощью Python и Ollama
Библиотека Python для Ollama теперь включает в себя нативные возможности поиска в интернете с Ollama. С несколькими строками кода вы можете дополнить свои локальные LLMs актуальной информацией из интернета, снижая вероятность галлюцинаций и повышая точность.
Выберите правильную векторную базу данных для вашего стека RAG
Выбор правильного векторного хранилища может стать решающим фактором для производительности, стоимости и масштабируемости вашего приложения RAG. Это комплексное сравнение охватывает самые популярные варианты на 2024–2025 годы.
AI-поисковые агенты с использованием Go и Ollama
Ollama’s Web Search API позволяет дополнять локальные LLMs актуальной информацией из интернета. Это руководство показывает, как реализовать возможности веб-поиска на Go, от простых API-запросов до полнофункциональных поисковых агентов.
Сравните лучшие инструменты для локального размещения LLM в 2026 году: зрелость API, поддержка оборудования, вызов инструментов и практические кейсы.
Локальное выполнение больших языковых моделей (LLM) сейчас является практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд.
Однако выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:
Развертывание корпоративного ИИ на бюджетном оборудовании с использованием открытых моделей.
Демократизация искусственного интеллекта уже здесь. С появлением открытых LLM, таких как Llama, Mistral и Qwen, которые теперь не уступают проприетарным моделям, команды могут создавать мощную инфраструктуру ИИ на потребительском оборудовании — значительно сокращая расходы при сохранении полного контроля над конфиденциальностью данных и развертыванием.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG — технологии следующего поколения
Генерация с дополнением извлечения (RAG) развилась далеко за пределы простого поиска по векторной схожести. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют собой передовой край этих возможностей.
Сократите расходы на LLM на 80% за счет интеллектуальной оптимизации токенов
Оптимизация токенов — это ключевой навык, который отделяет экономически эффективные приложения на базе LLM от экспериментов, истощающих бюджет.
Python для преобразования HTML в чистый, готовый к использованию с LLM Markdown
Конвертация HTML в Markdown является фундаментальной задачей в современных рабочих процессах разработки, особенно при подготовке веб-контента для крупных языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo. Это руководство является частью нашего Инструментов документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.
Интеграция Ollama с Go: руководство по SDK, примеры и лучшие практики для продакшена.
Этот гайд предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.
Сравнение скорости, параметров и производительности этих двух моделей
Ниже приведено сравнение Qwen3:30b и GPT-OSS:20b с акцентом на следовании инструкциям и параметрах производительности, спецификациях и скорости.
+ Конкретные примеры использования мыслящих ЛЛМ
В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.
Для работы с несколько отличающимися API требуется особый подход.
Вот сравнительная таблица поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) у популярных провайдеров LLM, а также минимальные примеры на Python
Несколько способов получения структурированного вывода из Ollama
Большие языковые модели (LLM) являются мощным инструментом, однако в производственных условиях мы редко хотим получать свободные текстовые абзацы. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно использовать в приложении. Это и есть Структурированный вывод LLM.
Внедряете RAG? Вот несколько фрагментов кода на Go — часть 2...
Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для пересчета рангов (rerank), вам потребуется реализовать пересчет рангов с использованием Qwen3 Reranker на GO путем генерации эмбеддингов для пар «запрос-документ» и их оценки.
Внедряете RAG? Вот несколько сниппетов на Golang..
Этот небольшой пример кода на Go для пересортировки вызывает Ollama для генерации эмбеддингов для запроса и для каждого кандидата-документа, затем сортирует их по убыванию косинусного сходства.
