RAG

토큰 최적화는 예산을 소모하는 실험에서 비용 효율적인 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션을 구분하는 핵심 기술입니다.

HTML을 Markdown으로 변환은 웹 콘텐츠를 대규모 언어 모델(LLM), 문서 시스템, 또는 Hugo와 같은 정적 사이트 생성기로 준비하는 현대 개발 워크플로우에서 근본적인 작업입니다. 이 가이드는 우리의 2026년 문서 도구: Markdown, LaTeX, PDF 및 인쇄 워크플로우 허브의 일부입니다.

이 가이드는 사용 가능한 Ollama용 Go SDK에 대한 종합적인 개요를 제공하고, 그들의 기능 세트를 비교합니다.

다음은 Qwen3:30b와 GPT-OSS:20b 사이의 비교입니다. 지시사항 준수 및 성능 파라미터, 사양 및 속도에 초점을 맞추고 있습니다.

이 포스트에서는 Python 애플리케이션을 Ollama에 연결하는 방법에 대해 두 가지 방법을 소개합니다: 1. HTTP REST API를 통해; 2. 공식 Ollama Python 라이브러리를 통해.

다음은 구조화된 출력을 지원하는 주요 LLM 제공업체 간의 비교 및 최소한의 Python 예제입니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

표준 Ollama 에는 직접적인 rerank API 가 없으므로, 쿼리 - 문서 쌍에 대한 임베딩을 생성하고 점수를 매기는 방식으로 GO 에서 Qwen3 Reranker 를 사용한 재순위 지정 을 구현해야 합니다.

이 작은 Go 코드 예시는 쿼리와 각 후보 문서에 대해 임베딩을 생성하기 위해 Ollama 를 호출합니다 그리고 코사인 유사도 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

Qwen3 임베딩 및 리랭커 모델 은 Qwen 시리즈의 최신 릴리스로, 고급 텍스트 임베딩, 검색 및 재랭킹 작업을 위해 특별히 설계되었습니다.

• Go에서 Beautiful Soup과 직접적으로 대응하는 라이브러리를 사용하려면 soup을 사용하세요.
• CSS 선택자 지원이 필요하다면 goquery를 고려하세요.
• XPath 쿼리를 사용하려면 htmlquery를 사용하세요.
• 또 다른 Beautiful Soup 영감을 받은 옵션을 원한다면 Node를 참고하세요.

Go에서 Beautiful Soup 대응 라이브러리를 찾고 있다면, 여러 라이브러리가 유사한 HTML 파싱 및 스크래핑 기능을 제공합니다:

Ollama 모델 라이브러리에는 HTML 콘텐츠를 Markdown으로 변환할 수 있는 모델이 포함되어 있습니다. 이는 콘텐츠 변환 작업에 유용합니다. 이 가이드는 우리의 2026년 문서화 도구: Markdown, LaTeX, PDF 및 인쇄 워크플로우 허브의 일부입니다.

LLM을 사용하는 것은 매우 비용이 많이 들지 않으며, 새로운 고성능 GPU를 구매할 필요가 있을 수도 있습니다.
클라우드에서 제공하는 LLM 제공업체 목록을 확인해보세요. 이 목록에는 제공업체가 호스팅하는 LLM이 나와 있습니다.

Ollama 서버가 동일한 시간에 두 개의 요청을 받을 경우, 그 동작은 구성 설정과 사용 가능한 시스템 자원에 따라 달라집니다.

DeepSeek’s 첫 세대 추론 모델로, OpenAI-o1과 유사한 성능을 보입니다. 이 모델은 Llama와 Qwen을 기반으로 한 DeepSeek-R1에서 추출한 6개의 밀집 모델입니다.

리랭킹 은 검색 증강 생성 (RAG) 시스템 에서 검색 (Retrieving) 과 생성 (Generating) 사이에 위치하는 두 번째 단계입니다.