RAG

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 πλαίσια RAG (πλαίσια Retrieval-Augmented Generation) έχουν γίνει απαραίτητα για τη δημιουργία εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης ποιότητας παραγωγής το 2026. Τα καλύτερα πλαίσια RAG—LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy και LangGraph— δίνουν στους προγραμματιστές τη δυνατότητα να συνδυάζουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα με ανάκτηση γνώσης για συγκεκριμένο τομέα. Όταν συγκρίνουμε το LangChain με το LlamaIndex με το Haystack, βασικοί παράγοντες περιλαμβάνουν την αποτελεσματικότητα του token, τα γενικά έξοδα ενορχήστρωσης και τις δυνατότητες επεξεργασίας εγγράφων. Τα σημεία αναφοράς απόδοσης αποκαλύπτουν ότι το Haystack επιτυγχάνει τη χαμηλότερη χρήση διακριτικού (~1.570 tokens), ενώ το DSPy προσφέρει ελάχιστη επιβάρυνση (~3,53 ms). Το LlamaIndex υπερέχει για εφαρμογές με επίκεντρο τα έγγραφα, το LangChain παρέχει μέγιστη ευελιξία και το Haystack προσφέρει αγωγούς έτοιμους για παραγωγή. Η κατανόηση των αρχιτεκτονικών πλαισίου RAG είναι ζωτικής σημασίας για τους προγραμματιστές που δημιουργούν βάσεις γνώσης, chatbot και συστήματα επαυξημένης παραγωγής με ανάκτηση. ...