RAG

Hieronder volgt een vergelijking van de ondersteuning voor gestructureerde output (betrouwbaar JSON terugkrijgen) bij populaire LLM-aanbieders, plus minimale Python-voorbeelden

Grote Taalmodellen (LLM’s) zijn krachtig, maar in productieomgevingen willen we zelden vrij tekst. In plaats daarvan willen we voorspelbare data: attributen, feiten of gestructureerde objecten die je in een applicatie kunt laden. Dat is Gestructureerde Output van LLM’s.

Omdat standaard Ollama geen directe rerank-API heeft, moet je reranking implementeren met Qwen3 Reranker in GO door embeddings te genereren voor query-documentparen en deze te scoren.

Deze kleine Reranking Go-codevoorbeeld roept Ollama aan om embeddings te genereren voor de query en voor elk kandidaatdocument, en sorteer deze vervolgens aflopend op cosijnsimilariteit.

De Qwen3 Embedding en Reranker-modellen zijn de nieuwste releases in de Qwen-familie, specifiek ontworpen voor geavanceerde tekst-inbedding (embedding), ophalen (retrieval) en her-ranking taken.

• Voor een directe analoog van Beautiful Soup in Go, gebruik soup.
• Voor ondersteuning van CSS-selectors, overweeg goquery.
• Voor XPath-query’s, gebruik htmlquery.
• Voor een ander Beautiful Soup-inspiratieoptie, kijk naar Node.

Als je op zoek bent naar een Beautiful Soup equivalent in Go, bieden verschillende bibliotheken vergelijkbare functionaliteit voor het parsen en scannen van HTML:

In de Ollama modellenbibliotheek zijn er modellen die in staat zijn HTML-inhoud om te zetten in Markdown, wat handig is voor inhoudsconversietaken. Deze gids is onderdeel van onze Documentatie Tools in 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Printing Workflows hub.

Het gebruik van LLMs is niet erg duur, er is mogelijk geen behoefte om een nieuw geweldige GPU aan te schaffen.
Hier is een lijst met LLM providers in de cloud met LLMs die ze hosten.

Deze handleiding legt uit hoe Ollama параллель verzoeken afhandelt (concurentie, wachtrijen en resourcebeperkingen) en hoe u dit kunt optimaliseren met de OLLAMA_NUM_PARALLEL-omgevingsvariabele (en gerelateerde instellingen).

DeepSeek’s eerste generatie redeneingsmodellen met vergelijkbare prestaties als OpenAI-o1, waaronder zes dichte modellen gedistilleerd van DeepSeek-R1 gebaseerd op Llama en Qwen.

Reranking is een tweede stap in Retrieval Augmented Generation (RAG) systemen, direct tussen het ophalen (Retrieving) en het genereren (Generating).

Er zijn nog steeds enkele veelvoorkomende aanpakken om goede prompts te schrijven, zodat LLM’s niet in de war raken bij het begrijpen van wat je van hen wilt.

Testen hoe modellen met een verschillend aantal parameters en kwantificatie zich gedragen.