使用 Ollama 和 Qwen3 嵌入模型对文本文档进行重排序 - 使用 Go 语言
实现 RAG？这里有一些用 Golang 编写的代码片段。
这个小的 Go代码示例重新排序是调用Ollama生成嵌入 用于查询和每个候选文档， 然后按余弦相似度降序排序。
RAG
Ollama 上的 Qwen3 嵌入与重排序模型：最先进的性能
Ollama 现已推出全新强大的 LLM
Qwen3 Embedding 和 Reranker 模型 是 Qwen 系列的最新发布版本，专为高级文本嵌入、检索和重排序任务而设计。
Ollama 如何处理并行请求
配置 ollama 以并行执行请求。
当 Ollama 服务器同时收到两个请求时，其行为取决于其配置和可用的系统资源。
使用嵌入模型进行重排序
RAG的重排序的Python代码
为大型语言模型编写有效的提示
需要进行一些尝试但
仍然有一些常见的方法可以编写良好的提示，使大语言模型（LLM）在理解你的需求时不会感到困惑。
对比大模型的摘要能力
8 个 llama3（Meta+）和 5 个 phi3（Microsoft）大语言模型版本
测试不同参数数量和量化模型的行为。