Problemas de salida estructurada de Ollama GPT-OSS
No muy agradable.
Los modelos GPT-OSS de Ollama tienen problemas recurrentes al manejar salidas estructuradas, especialmente cuando se usan con marcos como LangChain, OpenAI SDK, vllm y otros.
AI Coding
Comparación de la salida estructurada entre proveedores populares de LLM: OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral y AWS Bedrock
Las APIs ligeramente diferentes requieren un enfoque especial.
A continuación, se presenta una comparación de soporte lado a lado de salida estructurada (obtener JSON de forma confiable) entre los principales proveedores de LLM, además de ejemplos mínimos en Python
Restricción de LLM mediante salida estructurada: Ollama, Qwen3 y Python o Go
Un par de formas de obtener una salida estructurada de Ollama
Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) son poderosos, pero en producción rara vez deseamos párrafos de formato libre. En cambio, queremos datos predecibles: atributos, hechos u objetos estructurados que puedes proporcionar a una aplicación. Eso es la Salida estructurada de LLM.
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Aquí tenemos una descripción del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), notas breves sobre cómo implementar un servidor MCP en Go, incluyendo la estructura de mensajes y las especificaciones del protocolo.
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Dado que Ollama estándar no tiene una API de reranking directa, necesitará implementar reranking usando Qwen3 Reranker en GO generando embeddings para pares de consulta-documento y puntuándolos.
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¿Implementando RAG? Aquí tienes algunos fragmentos de código en Golang.
Este pequeño ejemplo de código Go para reranking que llama a Ollama para generar embeddings se utiliza para la consulta y para cada documento candidato, y luego ordena de forma descendente por similitud coseno.
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Programación con “vibe” es un enfoque de programación impulsado por IA donde los desarrolladores describen la funcionalidad deseada en lenguaje natural y dejan que las herramientas de IA generen el código automáticamente, con una escritura directa mínima.