RAG

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. ...

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. ...