RAG

Poiché l’Ollama standard non dispone di un’API di reranking diretta, sarà necessario implementare reranking utilizzando Qwen3 Reranker in GO generando gli embedding per le coppie query-documento e valutandoli.

Questo piccolo Esempio di codice Go per il rirango è che chiama Ollama per generare embedding per la query e per ogni documento candidato, poi ordinando in ordine discendente per similarità coseno.

I modelli Qwen3 Embedding e Reranker sono le ultime release della famiglia Qwen, specificamente progettati per compiti avanzati di embedding del testo, recupero e rirango.

• Per un’alternativa diretta a Beautiful Soup in Go, utilizza soup.
• Per il supporto ai selezionatori CSS, considera goquery.
• Per le query XPath, utilizza htmlquery.
• Per un’altra opzione ispirata a Beautiful Soup, guarda a Node.

Se stai cercando un equivalente di Beautiful Soup in Go, diverse librerie offrono funzionalità simili per l’analisi e lo scraping HTML:

Nella libreria dei modelli Ollama ci sono modelli in grado di convertire contenuti HTML in Markdown, che è utile per compiti di conversione del contenuto.

L’utilizzo di LLM non è molto costoso, potrebbe non esserci bisogno di acquistare un nuovo GPU eccezionale.
Ecco un elenco di fornitori di LLM in cloud con gli LLM che ospitano.

Quando il server Ollama riceve due richieste contemporaneamente, il suo comportamento dipende dalla sua configurazione e dalle risorse del sistema disponibili.

Reranking è un secondo passo nella Generazione Assistita dal Recupero (RAG) sistemi, proprio tra il Recupero e la Generazione.

Tuttavia, esistono alcuni approcci comuni per scrivere promemoria efficaci in modo che i modelli linguistici non si confondano cercando di capire cosa si desidera da essi.

Testando come modelli con un numero diverso di parametri e quantizzazione si comportano.