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Enterprise RAG landscape ने 2026 में मौलिक रूप से परिवर्तन देखा है। जो 2024 में experimental prototypes के रूप में शुरू हुआ था, वह अब Fortune 500 companies के business operations को power करने वाले production-critical infrastructure में विकसित हो गया है। Production RAG systems implement करने वाले organizations को operational costs में 25-30% कमी और information discovery में 40% तेजी की रिपोर्ट है, हाल के industry surveys के अनुसार। ...

एज कंप्यूटिंग और IoT एप्लिकेशन 2026 में एक महत्वपूर्ण मोड़ पर पहुंच गए हैं—जहाँ संसाधन-सीमित डिवाइस पर स्थानीय रूप से परिष्कृत भाषा मॉडल चलाना न केवल संभव हो गया है, बल्कि प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट के लिए व्यावहारिक भी हो गया है। एज कंप्यूटिंग के लिए सर्वश्रेष्ठ ओपन सोर्स LLM सब-बिलियन पैरामीटर काउंट को आर्किटेक्चरल नवाचारों के साथ जोड़ते हैं जो तंग मेमोरी और पावर बजट के भीतर प्रभावशाली प्रदर्शन देते हैं। Phi-4-mini (3.8B), Gemma 3 (270M-1B), SmolLM2 (135M-1.7B), और Qwen3 (0.5B-4B) जैसे अग्रणी मॉडल एज-अनुकूलित भाषा मॉडलों की एक नई पीढ़ी का प्रतिनिधित्व करते हैं जो Raspberry Pi डिवाइस से लेकर औद्योगिक IoT गेटवे तक सब कुछ पर कुशलता से चल सकते हैं। ...

2026 में उत्पादन-ग्रेड एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए आरएजी फ्रेमवर्क (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन फ्रेमवर्क) आवश्यक हो गए हैं। सर्वश्रेष्ठ आरएजी फ्रेमवर्क- लैंगचेन, लामाइंडेक्स, हेस्टैक, डीएसपीवाई और लैंगग्राफ- डेवलपर्स को डोमेन-विशिष्ट ज्ञान पुनर्प्राप्ति के साथ बड़े भाषा मॉडल को संयोजित करने में सक्षम बनाते हैं। लैंगचेन बनाम लामाइंडेक्स बनाम हेस्टैक की तुलना करते समय, प्रमुख कारकों में टोकन दक्षता, ऑर्केस्ट्रेशन ओवरहेड और दस्तावेज़ प्रसंस्करण क्षमताएं शामिल हैं। प्रदर्शन बेंचमार्क से पता चलता है कि हेस्टैक सबसे कम टोकन उपयोग (~1,570 टोकन) प्राप्त करता है, जबकि डीएसपीवाई न्यूनतम ओवरहेड (~3.53 एमएस) प्रदान करता है। LlamaIndex दस्तावेज़-केंद्रित अनुप्रयोगों के लिए उत्कृष्ट है, लैंगचेन अधिकतम लचीलापन प्रदान करता है, और हेस्टैक उत्पादन-तैयार पाइपलाइन प्रदान करता है। ज्ञान आधार, चैटबॉट और पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी प्रणाली बनाने वाले डेवलपर्स के लिए आरएजी फ्रेमवर्क आर्किटेक्चर को समझना महत्वपूर्ण है। ...