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. ...

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. ...