RAG

Het enterprise RAG landschap is fundamenteel getransformeerd in 2026. Wat begon als experimentele prototypes in 2024 is geëvolueerd tot productie-kritieke infrastructuur die bedrijfsoperaties aandrijft bij Fortune 500 bedrijven. Organisaties die productie RAG systemen implementeren rapporteren 25-30% reducties in operationele kosten en 40% snellere informatie-ontdekking, volgens recente industrie onderzoeken. Echter, de sprong van proof-of-concept naar productie deployment blijft verraderlijk. Veel enterprises ontdekken dat frameworks geoptimaliseerd voor snelle prototyping worstelen onder productie workloads, terwijl anderen zich gevangen vinden in propriëtaire platformen die customization en controle beperken. ...

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. ...

RAG-frameworks (Retrieval-Augmented Generation-frameworks) zijn essentieel geworden voor het bouwen van AI-applicaties op productieniveau in 2026. De beste RAG-frameworks – LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy en LangGraph – stellen ontwikkelaars in staat grote taalmodellen te combineren met domeinspecifieke kennisherstel. Bij het vergelijken van LangChain versus LlamaIndex versus Haystack zijn de belangrijkste factoren onder meer tokenefficiëntie, orkestratie-overhead en documentverwerkingsmogelijkheden. Uit prestatiebenchmarks blijkt dat Haystack het laagste tokengebruik behaalt (~1.570 tokens), terwijl DSPy minimale overhead biedt (~3,53 ms). LlamaIndex blinkt uit in documentgerichte toepassingen, LangChain biedt maximale flexibiliteit en Haystack biedt productieklare pijplijnen. Het begrijpen van RAG-framework-architecturen is van cruciaal belang voor ontwikkelaars die kennisbanken, chatbots en ophaal-augmented generatiesystemen bouwen. ...