RAG

Optymalizacja tokenów to kluczowe umiejętności, które oddzielają kosztowne aplikacje LLM od doświadczeń zużycia budżetu.

Konwersja HTML na Markdown to fundamentalna czynność w nowoczesnych przepływach pracy programistycznych, szczególnie przygotowując treści sieciowe do Large Language Models (LLM), systemów dokumentacji lub generatorów stron statycznych takich jak Hugo. Niniejszy przewodnik jest częścią naszego Narzędzi do Dokumentacji w 2026: Markdown, LaTeX, PDF i Pracy z Drukowaniem.

Ten przewodnik oferuje kompleksowy przegląd dostępnych Go SDKs dla Ollama i porównuje ich zestawy funkcji.

Oto porównanie między Qwen3:30b a GPT-OSS:20b skupiające się na przestrzeganiu instrukcji i parametrach wydajności, specyfikacjach oraz prędkości.

W tym wpisie omówimy dwa sposoby połączenia swojej aplikacji Python z Ollama: 1. Poprzez HTTP REST API; 2. Poprzez oficjalną bibliotekę Pythona do Ollama.

Oto porównanie wsparcia w formie obok siebie dla strukturalnego wyjścia (otrzymywanie niezawodnego JSON) wśród popularnych dostawców LLM, wraz z minimalnymi przykładami w Pythonie

Duże modele językowe (LLMs)
są potężne, ale w środowisku produkcyjnym rzadko chcemy wolnych paragrafów.
Zamiast tego chcemy przewidywalne dane: atrybuty, fakty lub strukturalne obiekty, które można przekazać do aplikacji.
To Strukturalne wyjście LLM.

Ponieważ standardowe Ollama nie posiada bezpośredniego interfejsu API do ponownego rankingu (reranking), musisz zaimplementować ponowny ranking przy użyciu Qwen3 Reranker w GO, generując wektory (embeddings) dla par zapytanie-dokument i przypisując im oceny.

Ten niewielki przykład kodu Go do rerankingu wywołuje Ollamę do generowania wektorów dla zapytania oraz dla każdego dokumentu kandydackiego, następnie sortuje wyniki malejąco według podobieństwa kosinusowego.

Modele Qwen3 Embedding i Reranker (https://www.glukhov.org/pl/rag/embeddings/qwen3-embedding-qwen3-reranker-on-ollama/ “Modele Qwen3 Embedding i Reranker na platformie ollama”) to najnowsze wydania z rodziny Qwen, zaprojektowane specjalnie do zaawansowanych zadań związanych z tworzeniem wektorów tekstu (embedding), odnajdywaniem informacji (retrieval) oraz ponownym ocenianiem wyników (reranking).

• Dla bezpośredniego odpowiednika Beautiful Soup w Go użyj soup.
• Dla obsługi selektorów CSS rozważ goquery.
• Dla zapytań XPath użyj htmlquery.
• Dla innego rozwiązania inspirowanego Beautiful Soup, spojrz na Node.

Jeśli szukasz odpowiednika Beautiful Soup w Go, kilka bibliotek oferuje podobną funkcjonalność parsowania i skrapowania HTML:

W bibliotece modeli Ollama są modele, które potrafią konwertować zawartość HTML na Markdown, co jest przydatne w zadaniach związanych z konwersją treści. Ten przewodnik jest częścią naszego Narzędzia dokumentacyjne w 2026: Markdown, LaTeX, PDF i przepływ pracy druku hub.

Użycie modeli językowych dużych (LLM) nie jest bardzo drogie, może nie być potrzeby zakupu nowego, wspaniałego GPU.
Oto lista, jeśli dostawcy LLM w chmurze z LLM, które hostują.

Gdy serwer Ollama otrzymuje dwa żądania jednocześnie, jego zachowanie zależy od konfiguracji i dostępnych zasobów systemowych.

Modeli DeepSeek pierwszego pokolenia z wydajnością porównywalną do modeli OpenAI-o1, w tym sześć gęstych modeli oddestylowanych z DeepSeek-R1 opartych na Llama i Qwen.

Reranking to drugi krok w systemach RAG (Retrieval Augmented Generation), znajdujący się bezpośrednio między pobieraniem (Retrieving) a generowaniem (Generating).