RAG

Cognee 是一个 Python 框架，用于使用 LLM 从文档中构建知识图谱。但它能与自托管模型一起使用吗？

选择最适合 Cognee 的 LLM 需要平衡图构建质量、幻觉率和硬件限制。
Cognee 在使用较大且低幻觉模型（32B+）时表现优异，例如通过 Ollama，但中等规模的模型也适用于较轻量的设置。

Ollama 的 Python 库现在包含原生的 OLlama 网络搜索功能。只需几行代码，你就可以使用网络上的实时信息增强本地 LLM，从而减少幻觉并提高准确性。

选择合适的向量数据库可以决定你的RAG应用的性能、成本和可扩展性。这篇全面的比较涵盖了2024-2025年最受欢迎的选项。

Ollama 的 Web 搜索 API 可以让您将本地 LLM 与实时网络信息相结合。本指南将向您展示如何在 Go 中实现网络搜索功能，从简单的 API 调用到功能齐全的搜索代理。

本地部署大型语言模型随着开发人员和组织寻求增强的隐私性、减少延迟和对AI基础设施的更大控制权，变得越来越流行。

人工智能的民主化已经到来。
借助像 Llama 3、Mixtral 和 Qwen 这样的开源大语言模型（LLM），团队现在可以使用消费级硬件构建强大的 AI 基础设施 - 在降低成本的同时，仍能完全控制数据隐私和部署。

检索增强生成（RAG）已经远远超越了简单的向量相似性搜索。 LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 代表了这些能力的前沿。

令牌优化是区分成本效益高的LLM应用与耗费预算的实验的关键技能。

将HTML转换为Markdown是现代开发工作流程中的基本任务，特别是在为大型语言模型（LLMs）、文档系统或静态站点生成器（如Hugo）准备网页内容时。

本指南全面概述了可用于 Ollama 的 Go SDK，并比较了它们的功能集。

以下是 Qwen3:30b 和 GPT-OSS:20b 的比较，重点聚焦于指令遵循和性能参数、规格和速度：

在本文中，我们将探讨两种连接您的 Python 应用程序到 Ollama 的方法：1. 通过 HTTP REST API；2. 通过 官方 Ollama Python 库。

以下是结构化输出在主流大语言模型（LLM）提供商之间的对比，以及一些Python示例：

大型语言模型（LLMs）功能强大，但在生产环境中，我们很少希望得到自由形式的段落。相反，我们希望获得可预测的数据：属性、事实或可以输入到应用程序中的结构化对象。这就是LLM结构化输出。

由于标准 Ollama 没有直接的重排序 API，
您需要通过生成查询-文档对的嵌入向量并对其进行评分来实现使用 Qwen3 重排序器在 GO 中进行重排序。

自托管 Cognee：LLM 性能测试