Machine Learning

Vector databases for AI applications have become essential infrastructure for RAG (Retrieval-Augmented Generation), semantic search, and recommendation systems in 2026. The best vector databases—Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector, and Elasticsearch—provide efficient similarity search over high-dimensional embeddings at scale. Choosing vector databases requires evaluating query latency, index types (HNSW, IVF), deployment models (managed vs self-hosted), and cost structures. Pinecone excels as a fully managed solution with minimal operations, while Milvus provides maximum control for self-hosted deployments. Qdrant offers Rust-based performance with Docker simplicity, and pgvector extends PostgreSQL with vector capabilities. Vector database performance directly impacts RAG application quality—slow retrieval degrades LLM response times and increases costs. For teams building LLM applications, vector database selection is as critical as model choice. ...

LLM с отворен код (Large Language Models) се трансформираха от изследователски експерименти в готови за производство алтернативи на патентовани API през 2026 г. Най-добрите LLM с отворен код – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 и Gemma 3 – осигуряват производителност на гранично ниво при разсъждения, кодиране и мултимодални задачи, като същевременно позволяват самостоятелно хостване и персонализиране. Над половината от производствените внедрявания на LLM вече използват модели с отворен код, а не затворени API като GPT-5 или Claude. „Моментът на DeepSeek“ през 2025 г. доказа, че LLM с отворен код могат да се сравнят с възможностите на собствения модел при драстично по-ниски разходи. Организациите, които избират LLM с отворен код, дават приоритет на поверителността на данните, предвидимостта на разходите, гъвкавостта на фината настройка и независимостта от ограниченията на скоростта на API. Оценяването на DeepSeek срещу Llama срещу Qwen изисква разбиране на архитектурите на модела, ограниченията за лицензиране и опциите за внедряване. LLM с отворен код превъзхождат в домейни, изискващи пребиваване на данни, персонализирано поведение или изводи с голям обем, където разходите за API стават непосилни. ...