Сократите затраты на LLM на 80% благодаря умной оптимизации токенов
Оптимизация токенов — это критический навык, отличающий экономически эффективные приложения на основе LLM от экспериментов, разоряющих бюджет.
Python для преобразования HTML в чистый, готовый к использованию с LLM Markdown
Конвертация HTML в Markdown является фундаментальной задачей в современных рабочих процессах разработки, особенно при подготовке веб-контента для крупных языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo. Это руководство является частью нашего Инструментов документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.
Интеграция Ollama с Go: руководство по SDK, примеры и лучшие практики для продакшена.
Этот гайд предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.
Сравнение скорости, параметров и производительности этих двух моделей
Вот сравнение между Qwen3:30b и GPT-OSS:20b, с акцентом на выполнение инструкций и параметры производительности, спецификации и скорость.
+ Конкретные примеры использования мыслящих ЛЛМ
В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.
Немного отличающиеся API требуют особого подхода.
Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python
Несколько способов получения структурированного вывода из Ollama
Большие языковые модели (LLM) мощные, но в производстве мы редко хотим свободноформатных абзацев. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Это Структурированный вывод LLM.
Внедряете RAG? Вот несколько фрагментов кода на Go — часть 2...
Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для пересчета рангов (rerank), вам потребуется реализовать пересчет рангов с использованием Qwen3 Reranker на GO путем генерации эмбеддингов для пар «запрос-документ» и их оценки.
Внедряете RAG? Вот несколько сниппетов на Golang..
Этот небольшой пример кода на Go для пересортировки вызывает Ollama для генерации эмбеддингов для запроса и для каждого кандидата-документа, затем сортирует их по убыванию косинусного сходства.
Новые впечатляющие LLM доступны в Ollama
Модели встраивания и переупорядочивания Qwen3 являются новейшими релизами в семействе Qwen, специально разработанными для продвинутых задач встраивания текста (embedding), поиска и переупорядочивания результатов (reranking).
Продолжаем тему извлечения данных из HTML
Если вы ищете эквивалент Beautiful Soup на Go, несколько библиотек предлагают аналогичную функциональность для разбора и парсинга HTML:
LLM для извлечения текста из HTML...
В библиотеке моделей Ollama есть модели, способные конвертировать HTML-контент в Markdown, что полезно для задач преобразования контента. Это руководство является частью нашего Инструменты документации в 2026: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.
Краткий список поставщиков LLM
Использование языковых моделей не требует больших затрат, возможно, не потребуется покупать новый мощный GPU. Вот список провайдеров языковых моделей в облаке.
Настройка ollama для параллельного выполнения запросов.
Когда сервер Ollama получает два запроса одновременно, его поведение зависит от конфигурации и доступных системных ресурсов.
Сравнение двух моделей deepseek-r1 с двумя базовыми
DeepSeek’s первая генерация моделей рассуждений с производительностью, сопоставимой с OpenAI-o1, включает шесть плотных моделей, дистиллированных на основе Llama и Qwen.
Python-код для переранжирования в RAG
Пересортировка — это второй этап в системах генерации с расширением поиска (RAG) системы, расположенный между этапом извлечения и генерации.
