RAG

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Хостинг больших языковых моделей (LLM) на собственных серверах обеспечивает контроль над данными, моделями и процессом инференса — это практический путь к суверенному искусственному интеллекту для команд, предприятий и целых стран.

Экосистема Python в этом месяце доминируется Claude Skills и инструментами для AI-агентов. В этом обзоре мы анализируем топовые трендовые репозитории Python на GitHub.

Экосистема Go продолжает процветать с инновационными проектами, охватывающими инструменты ИИ, самоуправляемые приложения и инфраструктуру разработчиков. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Go на GitHub в этом месяце.

Cognee — это фреймворк на Python для создания знаний из документов с использованием LLMs. Но работает ли он с самонастраиваемыми моделями?

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.

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.

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.

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.

Локальное запуск LLM-моделей сейчас становится практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:

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.

Генерация с усилением поиска (RAG) давно вышла за рамки простого поиска векторного сходства. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют передовой край этих возможностей.

Оптимизация токенов — это ключевой навык, который отделяет экономически эффективные LLM-приложения от экспериментов, разоряющих бюджет.

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.

Этот гайд предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.

Вот сравнение Qwen3:30b и GPT-OSS:20b с акцентом на следовании инструкциям и параметрах производительности, спецификациях и скорости.