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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। ...

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. ...

टर्मिनल एमुलेटर वह टूल है जिसे अधिकांश डेवलपर्स लगातार इस्तेमाल करते हैं लेकिन शायद ही कभी बदलने पर विचार करते हैं। कई लोग अपने पहले साल में एक चुनते हैं और फिर कभी स्विच नहीं करते। लेकिन टर्मिनल का परिदृश्य नाटकीय रूप से बदल गया है — GPU-एक्सेलरेटेड रेंडरिंग, बिल्ट-इन मल्टीप्लेक्सिंग और इमेज प्रोटोकॉल ने पुराने टर्मिनल्स को सुस्त बना दिया है। यह गाइड आठ टर्मिनल एमुलेटर्स की प्लेटफॉर्म सपोर्ट, फीचर्स और वास्तविक डेवलपर अनुभव के आधार पर तुलना करती है। ...