AI

Edge computing и IoT приложенията достигнаха критичен преломен момент през 2026 година—където изпълнението на сложни езикови модели локално на устройства с ограничени ресурси стана не само възможно, но и практично за production разгръщания. Най-добрите open source LLM модели за edge computing съчетават брой параметри под милиард с архитектурни иновации, които доставят впечатляваща производителност в рамките на стегнати memory и power бюджети. Водещи модели като Phi-4-mini (3.8B), Gemma 3 (270M-1B), SmolLM2 (135M-1.7B) и Qwen3 (0.5B-4B) представляват ново поколение edge-оптимизирани езикови модели, които могат да работят ефективно на всичко от Raspberry Pi устройства до индустриални IoT gateway-и. ...

Корпоративният RAG пейзаж се трансформира фундаментално през 2026 година. Това, което започна като експериментални прототипи през 2024, се развива в продукционно-критична инфраструктура, захранваща бизнес операции в компании от Fortune 500. Организациите, внедряващи продукционни RAG системи, докладват 25-30% намаление на оперативните разходи и 40% по-бързо откриване на информация, според последни индустриални проучвания. Въпреки това, преходът от proof-of-concept към продукционно внедряване остава предателски. Много предприятия откриват, че фреймуърците, оптимизирани за бързо прототипиране, се борят под продукционни натоварвания, докато други се оказват заключени в патентовани платформи, които ограничават персонализирането и контрола. ...

RAG рамки (Retrieval-Augmented Generation frameworks) станаха от съществено значение за изграждането на AI приложения от производствен клас през 2026 г. Най-добрите RAG рамки — LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy и LangGraph — позволяват на разработчиците да комбинират големи езикови модели с извличане на знания, специфични за домейна. Когато сравнявате LangChain срещу LlamaIndex срещу Haystack, ключовите фактори включват ефективност на токена, режийни разходи за оркестрация и възможности за обработка на документи. Показателите за производителност разкриват, че Haystack постига най-ниското използване на токени (~1570 токена), докато DSPy предлага минимални разходи (~3,53 ms). LlamaIndex е отличен за приложения, ориентирани към документи, LangChain осигурява максимална гъвкавост, а Haystack предлага готови за производство тръбопроводи. Разбирането на архитектурите на рамката на RAG е от решаващо значение за разработчиците, изграждащи бази от знания, чатботове и системи за генериране с разширени извличане. ...