LLM

A vállalati RAG tájkép alapvetően átalakult 2026-ban. Ami 2024-ben kísérleti prototípusként indult, mára üzletmenet-kritikus infrastruktúrává fejlődött, amely Fortune 500 cégek üzleti műveleteit hajtja. A produkcióban RAG rendszereket megvalósító szervezetek 25-30%-os működési költségcsökkenést és 40%-kal gyorsabb információfelfedezést jelentenek a legfrissebb iparági felmérések szerint. Ugyanakkor a proof-of-concept-ből éles telepítésbe való ugrás továbbra is árulkodó. Sok vállalat felfedezi, hogy a gyors prototípus-készítéshez optimalizált keretrendszerek nehézségekkel küzdenek éles munkaterhelések alatt, míg mások saját tulajdonú platformokhoz kötött rendszerekben találják magukat, amelyek korlátozzák a testreszabást és kontrollt. ...

A nyílt forráskódú LLM-ek (nagy nyelvi modellek) 2026-ban a kutatási kísérletekből a szabadalmaztatott API-k gyártásra kész alternatíváivá változtak. A legjobb nyílt forráskódú LLM-ek – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 és Gemma 3 – határ szintű teljesítményt nyújtanak az önértékelési, kódolási és többmodális feladatokban. Az éles LLM-telepítések több mint fele ma már nyílt forráskódú modelleket használ, nem pedig zárt API-kat, mint például a GPT-5 vagy a Claude. A 2025-ös „DeepSeek pillanat” bebizonyította, hogy a nyílt forráskódú LLM-ek drámaian alacsonyabb költségek mellett képesek megfelelni a szabadalmaztatott modellek képességeinek. A nyílt forráskódú LLM-eket választó szervezetek prioritásként kezelik az adatvédelmet, a költségek kiszámíthatóságát, a finomhangolási rugalmasságot és az API-sebesség-korlátoktól való függetlenséget. A DeepSeek vs Llama vs Qwen értékeléséhez meg kell érteni a modellarchitektúrákat, a licenckorlátozásokat és a telepítési lehetőségeket. A nyílt forráskódú LLM-ek kiemelkedően teljesítenek azokban a tartományokban, amelyekben az adatok tartózkodási helye, egyéni viselkedése vagy nagy volumenű következtetés szükséges, ahol az API-költségek túl magasak. ...