RAG

主要なLLMプロバイダにおける構造化出力（信頼性の高いJSONの取得）のサポート状況を並べて比較し、最小限のPythonコード例を掲載します。

大規模言語モデル（LLM）は強力ですが、本番環境では自由な形式のパラグラフ（段落）を返すことは稀です。代わりに、アプリに投入できる予測可能なデータ：属性、事実、または構造化されたオブジェクトを求めます。それが LLM 構造化出力です。

標準の Ollama には直接的なリランク API がないため、クエリ - ドキュメントペアのエンベッディングを生成してスコアリングを行うことで、Go 言語による Qwen3 Reranker を使ったリランキングを実装する必要があります。

Qwen3 埋め込みモデルとreranker モデルは、Qwen ファミリー最新リリースであり、高度なテキスト埋め込み、検索、再ランク付けタスクに特じ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。このガイドは、2026年のドキュメンテーションツール: Markdown、LaTeX、PDFおよび印刷ワークフローハブの一部です。

LLMを使用することは非常に高価ではありません。新しい高性能なGPUを購入する必要がないかもしれません。LLMプロバイダーの一覧は、クラウド上のLLMプロバイダーで確認できます。それぞれが提供しているLLMについても記載されています。

このガイドでは、Ollamaが並行リクエストをどのように処理するか（並行性、キュー잉、リソース制限）と、OLLAMA_NUM_PARALLEL 環境変数（および関連する調整項目）を使用してそれをチューニングする方法について説明します。

DeepSeekの 1世代目の推論モデルで、OpenAI-o1と同等の性能を備えています。これは、LlamaおよびQwenに基づいてDeepSeek-R1から蒸留された6つの密結合モデルです。

Reranking は、Retrieval Augmented Generation (RAG) システムにおける 2 番目のステップであり、Retrieval（検索）と Generation（生成）の間に位置します。

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。

主要なLLMプロバイダー間における構造化出力の比較 - OpenAI、Gemini、Anthropic、Mistral、およびAWS Bedrock