RAG

Tokenoptimering är den kritiska färdigheten som skiljer kostnadseffektiva LLM-applikationer från budgetdrainande experiment.

Översättning av Hugo-sidan från engelska till svenska:

Konvertera HTML till Markdown är en grundläggande uppgift i moderna utvecklingsflöden, särskilt när man förbereder webbinnehåll för Large Language Models (LLMs), dokumentationssystem eller statiska sidgenererare som Hugo.

Den här guiden ger en omfattande översikt över tillgängliga Go SDKs för Ollama och jämför deras funktioner.

Här är en jämförelse mellan Qwen3:30b och GPT-OSS:20b som fokuserar på instruktionsföljande och prestandaparametrar, specifikationer och hastighet:

I det här inlägget kommer vi att utforska två sätt att ansluta din Python-applikation till Ollama: 1. Via HTTP REST API; 2. Via det officiella Ollama Python-biblioteket.

Här är en sida vid sida jämförelse av stöd för strukturerad utdata (att få tillförlitligt JSON tillbaka) över populära LLM-leverantörer (https://www.glukhov.org/sv/post/2025/10/structured-output-comparison-popular-llm-providers/ “strukturerad utdata över populära LLM-leverantörer”), plus minimala Python exempel

Stora språkmodeller (LLMs) är kraftfulla, men i produktion vill vi sällan ha fritt formulerade stycken. Istället vill vi ha förutsägbart data: attribut, fakta eller strukturerade objekt som du kan mata in i en app. Det är LLM Strukturerad Utdata.

Ett standard Ollama-verktyg har ingen direkt rerank-API, så du måste implementera reranking med Qwen3 Reranker i GO genom att generera inbäddningar för fråga-dokument-par och poängsätta dem.

Den här lilla Go-kodexemplet för omrankning använder Ollama för att generera inbäddningar för frågan och för varje kandidatdokument, sedan sorterar i fallande ordning efter cosinuslikhet.

Modellerna för Qwen3 Embedding och Reranker (https://www.glukhov.org/sv/post/2025/06/qwen3-embedding-qwen3-reranker-on-ollama/ “Qwen3 Embedding och Reranker modeller på ollama”) är de senaste lanseringarna i Qwen-familjen, specifikt utformade för avancerade textembedding-, återvinning- och omrankningstjänster.

• För en direkt motsvarighet till Beautiful Soup i Go, använd soup.
• För stöd för CSS-selektorer, överväg goquery.
• För XPath-förfrågningar, använd htmlquery.
• För ett annat alternativ inspirerat av Beautiful Soup, titta på Node.

Om du letar efter en motsvarighet till Beautiful Soup i Go, erbjuder flera bibliotek liknande HTML-parsing och skrapningsfunktioner:

I biblioteket med Ollama-modeller finns det modeller som kan konvertera HTML-innehåll till Markdown, vilket är användbart för uppgifter som innehållskonvertering.

Användning av LLMs är inte särskilt dyrt, kanske finns det inte ens behov av att köpa nya fantastiska GPU:er. Här är en lista över LLM-leverantörer i molnet med de LLMs de erbjuder.

När Ollama-servern tar emot två förfrågningar samtidigt, beror dess beteende på dess konfiguration och tillgängliga systemresurser.

DeepSeek’s första generation av resonemangsmodeller med jämförbar prestanda med OpenAI-o1, inklusive sex täta modeller destillerade från DeepSeek-R1 baserade på Llama och Qwen.

Reranking är ett andra steg i Retrieval Augmented Generation (RAG) system, precis mellan Retrieval och Generating.