Senken Sie die LLM-Kosten um 80 % mit intelligenter Token-Optimierung
Tokenoptimierung ist die kritische Fähigkeit, die kosteneffiziente LLM-Anwendungen von budgetbelastenden Experimenten unterscheidet.
Python zum Konvertieren von HTML in sauberen, LLM-fertigen Markdown
HTML in Markdown konvertieren ist eine grundlegende Aufgabe in modernen Entwicklungsworkflows, insbesondere wenn Webinhalte für Large Language Models (LLMs), Dokumentationssysteme oder statische Seiten-Generatoren wie Hugo vorbereitet werden. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druckworkflows Hubs.
Ollama mit Go integrieren: SDK-Anleitung, Beispiele und bewährte Methoden für die Produktion.
Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über die verfügbaren Go SDKs für Ollama und vergleicht ihre Funktionsumfänge.
Vergleich der Geschwindigkeit, Parameter und Leistung dieser beiden Modelle
Hier ist ein Vergleich zwischen Qwen3:30b und GPT-OSS:20b
mit Fokus auf Befehlsfolge und Leistungsparameter, Spezifikationen und Geschwindigkeit.
+ Konkrete Beispiele mit dem Einsatz von Think-LLMs
In diesem Beitrag untersuchen wir zwei Möglichkeiten, Ihre Python-Anwendung mit Ollama zu verbinden: 1. Über die HTTP REST API; 2. Über die offizielle Ollama Python-Bibliothek.
Leicht unterschiedliche APIs erfordern einen speziellen Ansatz.
Hier ist ein Seitenvergleich der Unterstützung für strukturierte Ausgaben (zuverlässige JSON-Rückgabe) bei beliebten LLM-Anbietern, plus minimale Python-Beispiele
Einige Möglichkeiten, um strukturierte Ausgaben von Ollama zu erhalten
Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähig, aber in der Produktion wollen wir selten frei formulierte Absätze. Stattdessen wollen wir vorhersehbare Daten: Attribute, Fakten oder strukturierte Objekte, die Sie in eine Anwendung einspeisen können. Das ist LLM-Strukturierte Ausgabe.
Implementierung von RAG? Hier sind einige Code-Schnipsel in Go – Teil 2...
Da der Standard-Ollama keine direkte Rerank-API bietet, müssen Sie das Reranking mit dem Qwen3 Reranker in GO implementieren, indem Sie Embeddings für Abfrage-Dokumenten-Paare generieren und diese bewerten.
Implementieren Sie RAG? Hier sind einige Code-Snippets in Golang..
Dieses kleine Go-Code-Beispiel für das Neuranking ruft Ollama auf, um Embeddings zu generieren für die Abfrage und für jedes Kandidatendokument, sortiert dann absteigend nach der Kosinus-Ähnlichkeit.
Neue, hervorragende LLMs sind in Ollama verfügbar.
Die Qwen3 Embedding- und Reranker-Modelle sind die neuesten Veröffentlichungen in der Qwen-Familie und wurden speziell für fortgeschrittene Text-Einbettungs-, Abruf- und Neuklassifizierungsaufgaben entwickelt.
Fortsetzung des Themas „Daten aus HTML extrahieren“
Wenn Sie ein Beautiful Soup-Äquivalent in Go suchen, bieten mehrere Bibliotheken ähnliche Funktionalitäten zur HTML-Verarbeitung und -Auswertung:
„LLM zum Extrahieren von Text aus HTML…“
Im Ollama-Modell-Repository gibt es Modelle, die in der Lage sind, HTML-Inhalt in Markdown umzuwandeln, was für Aufgaben der Inhaltskonvertierung nützlich ist. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Hubs Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druckworkflows.
Kurze Liste von LLM-Anbietern
Die Verwendung von LLMs ist nicht sehr teuer, es könnte kein Bedarf bestehen, neue, unglaublich leistungsstarke GPUs zu kaufen.
Hier ist eine Liste der LLM-Anbieter in der Cloud mit den LLMs, die sie hosten.
„Konfigurieren von ollama für parallelle Anfragenbearbeitung.“
Wenn der Ollama-Server zwei Anfragen gleichzeitig erhält, hängt sein Verhalten von seiner Konfiguration und den verfügbaren Systemressourcen ab.
Vergleich zweier deepseek-r1-Modelle mit zwei Basismodellen
DeepSeek’s erste Generation von Reasoning-Modellen mit Leistungen, die vergleichbar sind mit OpenAI-o1, einschließlich sechs dichter Modelle, die aus DeepSeek-R1 basierend auf Llama und Qwen destilliert wurden.
Python-Code für das Reranking von RAG
