RAG

Demokratiseringen av AI är här. Med öppna källkodsmodeller som Llama, Mistral och Qwen som nu är jämbördiga med proprietära modeller, kan team bygga kraftfull AI-infrastruktur med konsumenthårdvara – vilket sänker kostnaderna kraftigt samtidigt som man behåller full kontroll över dataprivacy och implementering.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) har utvecklats långt bortom enkel vektorbaserad likhetssökning. LongRAG, Self-RAG och GraphRAG representerar framkanten av dessa möjligheter.

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

Konvertera HTML till Markdown är en grundläggande uppgift i moderna utvecklingsarbeteflöden, särskilt när du förbereder webbcontent för stora språkmodeller (LLM), dokumentationssystem eller statiska webbplatsgeneratorer som Hugo. Den här guiden är en del av vår Dokumentverktyg 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Skrivningsflöden hub.

Den här guiden ger en omfattande översikt över tillgängliga Go SDK:er för Ollama och jämför deras funktionssätt.

Här är en jämförelse mellan Qwen3:30b och GPT-OSS:20b fokuserande på instruktionssäljning och prestandaparametrar, specifikationer och hastighet.

I detta inlägg kommer vi att utforska två sätt att ansluta din Python-applikation till Ollama: 1. Via HTTP REST API; 2. Via den 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/llm-performance/benchmarks/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.

Eftersom standard Ollama inte har en direkt rerank-API, behöver du implementera omrankning med Qwen3 Reranker i GO genom att generera inbäddningar (embeddings) för par av fråga-dokument och sedan betygsätta dem.

Detta lilla Reranking-kodexempel i Go anropar Ollama för att generera inbäddningar för frågan och för varje kandidatdokument, och sorterar sedan i fallande ordning baserat på kosinussimilaritet.

Qwen3-inkapslings- och omklassificeringsmodeller är de senaste tillägg i Qwen-familjen, specifikt utformade för avancerade uppgifter inom textinkapsling, hämtning och omklassificering (reranking).

• 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 Ollama modellbiblioteket finns det modeller som kan konvertera HTML-innehåll till Markdown, vilket är användbart för innehållskonverteringsuppgifter. Den här guiden är en del av vår Dokumentationsverktyg 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Skrivningsflöden hub.

Användning av LLM:er är inte särskilt kostsam, det kan inte behövas köpa nya fantastiska GPU:er. Här är en lista över LLM-leverantörer i molnet med LLM:er de värdar.

När Ollama-servern får två begäranden samtidigt, beror dess beteende på dess konfiguration och tillgängliga systemresurser.