LLM

Podniková RAG krajina se v roce 2026 zásadně transformovala. To, co začalo jako experimentální prototypy v roce 2024, se vyvinulo v produkčně kritickou infrastrukturu pohánějící obchodní operace ve společnostech Fortune 500. Organizace implementující produkční RAG systémy hlásí 25-30% snížení provozních nákladů a o 40% rychlejší objevování informací, podle nedávných průmyslových průzkumů. Nicméně přechod z proof-of-concept na produkční nasazení zůstává zrádný. Mnoho podniků zjišťuje, že frameworky optimalizované pro rychlé prototypování selhávají pod produkční zátěží, zatímco jiné se ocitají uzamčeny v proprietárních platformách, které omezují přizpůsobení a kontrolu. ...

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. ...