RAG

標準的な Ollama には直接のリランク API がありませんので、クエリとドキュメントのペアに対して埋め込みを生成し、それらをスコアリングすることで、Qwen3 リランカーを使用したリランキング（GO 言語で）を実装する必要があります。

この小さな Reranking Goコード例はOllamaを呼び出して埋め込みを生成していますクエリと各候補ドキュメントに対して、その後、コサイン類似度で降順にソートします。

Qwen3 Embedding および Reranker モデルは、Qwenファミリの最新リリースで、高度なテキスト埋め込み、検索、再順位付けタスクに特化して設計されています。

GoにおけるBeautiful Soupに相当するライブラリを探している場合、いくつかのライブラリが類似したHTMLの解析およびスクレイピング機能を提供しています：

Ollama モデルライブラリには、HTML コンテンツを Markdown に変換できるモデルが存在します。これはコンテンツ変換タスクに役立ちます。HTML を Markdown に変換。

LLMを使用することは非常に費用が高くないため、新しい高性能なGPUを購入する必要があるとは限りません。
LLMを提供しているクラウド上のプロバイダーのリストはこちら: LLMプロバイダー一覧。

Ollama サーバーが同時に2つのリクエストを受けると、その動作は設定と利用可能なシステムリソースに依存します。

Reranking は、Retrieval Augmented Generation (RAG) システムの二つ目のステップであり、Retrieving と Generating の間にある。

まだ、LLMがあなたの意図を理解しようとする際に混乱しないようにするための、良いプロンプトを書くためのいくつかの一般的なアプローチがあります。

パラメータ数や量子化の異なるモデルの挙動をテストしています。

Ollama と Qwen3 Reranker モデルを使用したドキュメントの再ランキング - Go 言語で