RAG

Karena Ollama standar tidak memiliki API rerank langsung, Anda perlu menerapkan reranking menggunakan Qwen3 Reranker dalam GO dengan menghasilkan embedding untuk pasangan query-dokumen dan memberi skor mereka.

Ini sedikit Contoh kode Go untuk reranking memanggil Ollama untuk menghasilkan embedding untuk query dan setiap dokumen kandidat, kemudian mengurutkan menurun berdasarkan kesamaan kosinus.

Model Qwen3 Embedding dan Reranker adalah rilis terbaru dalam keluarga Qwen, yang dirancang khusus untuk tugas pemrosesan teks lanjutan, pencarian, dan pengurutan ulang.

• Untuk analog langsung dari Beautiful Soup dalam Go, gunakan soup.
• Untuk dukungan selector CSS, pertimbangkan goquery.
• Untuk query XPath, gunakan htmlquery.
• Untuk opsi lain yang terinspirasi dari Beautiful Soup, lihat Node.

Jika Anda mencari ekivalen Beautiful Soup dalam Go, beberapa library menawarkan fungsi HTML parsing dan scraping yang serupa:

Dalam perpustakaan model Ollama terdapat model yang mampu mengubah konten HTML menjadi Markdown, yang berguna untuk tugas konversi konten.

Menggunakan LLM tidak terlalu mahal, mungkin tidak perlu membeli GPU baru yang hebat. Berikut adalah daftar penyedia LLM di cloud dengan LLM yang mereka host.

Ketika server Ollama menerima dua permintaan secara bersamaan, perilakunya bergantung pada konfigurasinya dan sumber daya sistem yang tersedia.

Reranking adalah langkah kedua dalam Retrieval Augmented Generation (RAG) systems, yang berada tepat di antara Retrieving dan Generating.

Masih ada beberapa pendekatan umum bagaimana cara menulis prompt yang baik agar LLM tidak bingung mencoba memahami apa yang Anda inginkan darinya.

Menguji bagaimana model dengan jumlah parameter yang berbeda dan kuantisasi berperilaku.