AI

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. ...

Rámce RAG (rámce Retrieval-Augmented Generation) se staly nezbytnými pro vytváření aplikací umělé inteligence na produkční úrovni v roce 2026. Nejlepší rámce RAG – LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy a LangGraph – umožňují vývojářům kombinovat velké jazykové modely s vyhledáváním znalostí specifických pro doménu. Při porovnávání LangChain vs LlamaIndex vs Haystack patří mezi klíčové faktory efektivita tokenů, režie orchestrace a možnosti zpracování dokumentů. Výkonnostní benchmarky ukazují, že Haystack dosahuje nejnižšího využití tokenů (~1 570 tokenů), zatímco DSPy nabízí minimální režii (~3,53 ms). LlamaIndex vyniká pro aplikace zaměřené na dokumenty, LangChain poskytuje maximální flexibilitu a Haystack nabízí potrubí připravená k výrobě. Pochopení architektur rámců RAG je zásadní pro vývojáře, kteří vytvářejí znalostní báze, chatboty a systémy generování s rozšířeným vyhledáváním. ...

Open source LLM (Large Language Models) se v roce 2026 proměnily z výzkumných experimentů na produkční alternativy proprietárních API. Nejlepší open source LLM – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 a Gemma 3 – poskytují výkon na hraniční úrovni při uvažování, kódování a multimodálních úlohách. Více než polovina produkčních nasazení LLM nyní používá modely s otevřeným zdrojovým kódem spíše než uzavřená rozhraní API, jako je GPT-5 nebo Claude. „Moment DeepSeek“ v roce 2025 prokázal, že LLM s otevřeným zdrojovým kódem se mohou vyrovnat schopnostem proprietárního modelu za dramaticky nižší náklady. Organizace, které si vybírají open source LLM, upřednostňují soukromí dat, předvídatelnost nákladů, flexibilitu jemného ladění a nezávislost na limitech rychlosti API. Hodnocení DeepSeek vs Llama vs Qwen vyžaduje pochopení modelových architektur, licenčních omezení a možností nasazení. LLM s otevřeným zdrojovým kódem vynikají v doménách, které vyžadují rezidenci dat, vlastní chování nebo velkoobjemové odvození, kde se náklady na rozhraní API stávají neúměrnými. ...

AI code review se v roce 2026 posunulo z „zajímavého experimentu" na „základní nutnost". Ale s desítkami nástrojů, které tvrdí, že zachytí chyby, prosadí standardy a dokonce navrhnou refaktoring — které opravdu dodržují své sliby? Tento průvodce hodnotí sedm předních AI nástrojů pro code review na základě veřejně dostupných informací, dokumentace, zpětné vazby komunity a praktických zkušeností. Cílem je pomoci týmům učinit informované rozhodnutí. TL;DR — Rychlé srovnání Nástroj Nejlepší pro Rychlost Cena (přibližně) CodeRabbit Nasazení v celém týmu Rychlá Od ~12 $/uživatel/měsíc (zdroj) Sourcery Python týmy Rychlá Zdarma pro open source; placené plány pro soukromé repozitáře (zdroj) Qodo Merge (PR-Agent) Self-hosting / soukromí Střední Bezplatná úroveň (75 PR feedbacků/měsíc); placené Teams & Enterprise (zdroj) Amazon CodeGuru AWS týmy Pomalá Platba za počet skenovaných řádků Codacy Organizace vyžadující compliance Rychlá Zdarma pro open source; placené plány podle počtu míst (zdroj) GitHub Copilot Code Review GitHub-nativní týmy Rychlá Součást předplatného GitHub Copilot Greptile Q&A kódové báze + review Střední Od 30 $/uživatel/měsíc (zdroj) Ceny jsou přibližné a mohou se měnit. Vždy si ověřte aktuální informace na stránce s cenami poskytovatele. ...