Machine Learning

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. ...

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. ...

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. ...