Implementando RAG? Aquí hay algunos fragmentos de código en Go - 2...
Dado que el Ollama estándar no tiene una API de rerank directa, tendrás que implementar reranking usando Qwen3 Reranker en GO generando embeddings para pares de consulta y documentos y calificándolos.
Implementando RAG? Aquí hay algunos fragmentos de código en Golang...
Este pequeño Ejemplo de código Go para reranking llama a Ollama para generar embeddings para la consulta y para cada documento candidato, luego ordenando de forma descendente por similitud coseno.
Nuevos modelos LLM impresionantes disponibles en Ollama
Los modelos de incrustación y reordenamiento de Qwen3 son las últimas versiones lanzadas en la familia Qwen, especialmente diseñados para tareas avanzadas de incrustación de texto, recuperación y reordenamiento.
Continuando el tema de extracción de datos de HTML
Si estás buscando un equivalente de Beautiful Soup en Go, varias bibliotecas ofrecen funcionalidades similares de análisis y raspado de HTML:
LLM para extraer texto de HTML...
En la biblioteca de modelos de Ollama hay modelos que pueden convertir contenido HTML a Markdown, lo cual es útil para tareas de conversión de contenido.
Lista breve de proveedores de LLM
El uso de LLMs no es muy costoso, quizás no sea necesario comprar una nueva GPU increíble.
Aquí hay una lista de proveedores de LLM en la nube con LLMs que alojan.
Configurando ollama para la ejecución de solicitudes en paralelo.
Cuando el servidor Ollama recibe dos solicitudes al mismo tiempo, su comportamiento depende de su configuración y de los recursos del sistema disponibles.
Un código en Python para el reordenamiento de RAG
Requiere algún experimento pero
Aún así, existen algunos enfoques comunes para escribir buenos prompts de manera que los modelos de lenguaje no se confundan al intentar entender lo que deseas.
8 versiones de llama3 (Meta+) y 5 versiones de phi3 (Microsoft) LLM
Probando cómo se comportan los modelos con diferentes números de parámetros y cuantización.
