Machine Learning

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. ...

ओपन सोर्स एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल) 2026 में अनुसंधान प्रयोगों से उत्पादन-तैयार विकल्पों से मालिकाना एपीआई में बदल गए हैं। सर्वश्रेष्ठ ओपन सोर्स एलएलएम-डीपसीक-वी3.2, लामा 4, क्वेन 2.5, और जेम्मा 3-स्वयं-होस्टिंग और अनुकूलन को सक्षम करते हुए तर्क, कोडिंग और मल्टीमॉडल कार्यों में अग्रणी-स्तरीय प्रदर्शन प्रदान करते हैं। आधे से अधिक उत्पादन एलएलएम परिनियोजन अब जीपीटी-5 या क्लाउड जैसे बंद एपीआई के बजाय ओपन सोर्स मॉडल का उपयोग करते हैं। 2025 में “डीपसीक मोमेंट” ने साबित कर दिया कि ओपन सोर्स एलएलएम नाटकीय रूप से कम लागत पर मालिकाना मॉडल क्षमताओं से मेल खा सकता है। ओपन सोर्स एलएलएम चुनने वाले संगठन डेटा गोपनीयता, लागत पूर्वानुमान, फाइन-ट्यूनिंग लचीलेपन और एपीआई दर सीमा से स्वतंत्रता को प्राथमिकता देते हैं। डीपसीक बनाम लामा बनाम क्वेन का मूल्यांकन करने के लिए मॉडल आर्किटेक्चर, लाइसेंसिंग प्रतिबंध और तैनाती विकल्पों को समझने की आवश्यकता होती है। ओपन सोर्स एलएलएम उन डोमेन में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं जिनमें डेटा रेजिडेंसी, कस्टम व्यवहार या उच्च-मात्रा अनुमान की आवश्यकता होती है जहां एपीआई लागत निषेधात्मक हो जाती है। ...