Machine Learning

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. ...

LLM otvorenog izvornog koda (veliki jezični modeli) transformirali su se iz istraživačkih eksperimenata u alternative za vlasničke API-je spremne za proizvodnju u 2026. Najbolji LLM otvorenog koda—DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 i Gemma 3—omogućuju vrhunsku izvedbu u razmišljanju, kodiranju i multimodalnim zadacima, dok omogućuju samostalno hosting i prilagodbu. Više od polovice produkcijskih implementacija LLM-a sada koristi modele otvorenog koda umjesto zatvorenih API-ja kao što su GPT-5 ili Claude. “DeepSeek trenutak” 2025. godine dokazao je da LLM-ovi otvorenog koda mogu parirati mogućnostima vlasničkog modela uz dramatično niže troškove. Organizacije koje biraju LLM s otvorenim kodom daju prednost privatnosti podataka, predvidljivosti troškova, fleksibilnosti finog podešavanja i neovisnosti o ograničenjima brzine API-ja. Procjena DeepSeek-a u odnosu na Llamu i Qwen-a zahtijeva razumijevanje arhitekture modela, ograničenja licenciranja i mogućnosti postavljanja. LLM otvorenog izvornog koda ističe se u domenama koje zahtijevaju rezidentnost podataka, prilagođeno ponašanje ili zaključivanje velike količine gdje troškovi API-ja postaju previsoki. ...