LLM

由于标准 Ollama 没有直接的重排序 API，
您需要通过生成查询-文档对的嵌入向量并对其进行评分来实现 使用 Qwen3 重排序器在 GO 中进行重排序。

在这项测试中，我正在比较不同LLMs在Ollama上如何将Hugo页面从英语翻译成德语。

我测试的三页内容涉及不同主题，其中包含一些结构良好的markdown内容：标题、列表、表格、链接等。

这个小的 Go代码示例重新排序调用Ollama生成嵌入 用于查询和每个候选文档， 然后按余弦相似度降序排序。

Qwen3 Embedding 和 Reranker 模型 是 Qwen 系列的最新发布，专为高级文本嵌入、检索和重排序任务而设计。

如何PCIe通道影响大语言模型性能？

这取决于具体任务。对于训练和多GPU推理，性能下降非常明显。

在 Ollama 模型库中，有一些模型可以 将 HTML 内容转换为 Markdown，这对内容转换任务非常有用。

• 搜索最适合通过关键词进行快速、直接的信息检索。
• 深度搜索 擅长理解上下文和意图，为复杂查询提供更相关且全面的结果。

以下是一些AI辅助编码工具及其优点的列表。

随着技术的发展，这些工具已经取得了显著的进步。 vibe 编程概念

AI编码助手

这里我列出并概述一些目前较为突出的AI编码工具。许多工具都是作为IDE扩展实现的，例如 VS Code 扩展 。

使用大型语言模型（LLM）的成本并不高，可能不需要购买新的高性能GPU。
以下是一份云上LLM提供商列表，列出了他们托管的LLM。

我有一个理论要测试——如果利用所有Intel CPU核心是否能提高LLMs的速度？。
困扰我的是，新的gemma3 27位模型（gemma3:27b，17GB在ollama上）无法适应我GPU的16GB显存，部分运行在CPU上。

在现代世界纷乱的环境中，我在这里比较不同显卡的技术规格，这些显卡适用于AI任务 (深度学习， 目标检测
和大语言模型）。 不过它们都非常昂贵。

当 Ollama 服务器同时收到两个请求时，其行为取决于其配置和可用的系统资源。

氛围编程 是一种由人工智能驱动的编程方法，开发者通过自然语言描述所需的功能，从而让人工智能工具自动生成代码。

DeepSeek’s 第一代推理模型，其性能可与 OpenAI-o1 相媲美，包括基于 Llama 和 Qwen 的 DeepSeek-R1 的六个密集模型。

以下是目前最有用的 Ollama 命令列表和示例（[Ollama 命令速查表](https://www.glukhov.org/zh-cn/post/2024/12/ollama-cheatsheet/ “ollama 命令速查表)"），我之前整理过一些。
希望它对你有用（对你有用）。