Machine Learning

Το enterprise RAG τοπίο έχει μεταμορφωθεί θεμελιωδώς το 2026. Αυτό που ξεκίνησε ως πειραματικά πρωτότυπα το 2024 έχει εξελιχθεί σε production-critical υποδομή που τροφοδοτεί business operations σε εταιρείες του Fortune 500. Οργανισμοί που εφαρμόζουν production RAG συστήματα αναφέρουν 25-30% μειώσεις στο λειτουργικό κόστος και 40% ταχύτερη ανακάλυψη πληροφοριών, σύμφωνα με πρόσφατες έρευνες της βιομηχανίας. Ωστόσο, το άλμα από proof-of-concept σε production deployment παραμένει προδοσμένο. Πολλές επιχειρήσεις ανακαλύπτουν ότι τα frameworks βελτιστοποιημένα για ταχεία prototyping δυσκολεύονται υπό production workloads, ενώ άλλες βρίσκονται κλειδωμένες σε proprietary πλατφόρμες που περιορίζουν την customization και τον έλεγχο. ...

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. ...

Τα LLM ανοιχτού κώδικα (Μοντέλα Μεγάλων Γλωσσών) έχουν μετατραπεί από πειράματα έρευνας σε εναλλακτικές λύσεις έτοιμες για παραγωγή σε ιδιόκτητα API το 2026. Τα καλύτερα LLM ανοιχτού κώδικα—DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 και Gemma 3— παρέχουν συνοριακές επιδόσεις, εκτελώντας παράλληλα εργασίες πολλαπλών επιπέδων και συλλογιστική προσαρμογή. Πάνω από το ήμισυ των αναπτύξεων LLM παραγωγής χρησιμοποιούν πλέον μοντέλα ανοιχτού κώδικα αντί κλειστών API όπως το GPT-5 ή το Claude. Η “στιγμή DeepSeek” το 2025 απέδειξε ότι τα LLM ανοιχτού κώδικα θα μπορούσαν να ταιριάζουν με τις ιδιόκτητες δυνατότητες μοντέλων με δραματικά χαμηλότερο κόστος. Οι οργανισμοί που επιλέγουν LLM ανοιχτού κώδικα δίνουν προτεραιότητα στο απόρρητο δεδομένων, την προβλεψιμότητα του κόστους, την ευελιξία λεπτομέρειας και την ανεξαρτησία από τα όρια ρυθμών API. Η αξιολόγηση DeepSeek vs Llama vs Qwen απαιτεί κατανόηση των αρχιτεκτονικών μοντέλων, των περιορισμών αδειοδότησης και των επιλογών ανάπτυξης. Τα LLM ανοιχτού κώδικα υπερέχουν σε τομείς που απαιτούν διαμονή δεδομένων, προσαρμοσμένη συμπεριφορά ή συμπεράσματα μεγάλου όγκου όπου το κόστος API γίνεται απαγορευτικό. ...