RAG

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. ...

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. ...

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. ...