Machine Learning

Корпоративный ландшафт RAG кардинально изменился в 2026 году. То, что начиналось как экспериментальные прототипы в 2024 году, превратилось в критически важную для производства инфраструктуру, обеспечивающую бизнес-операции компаний из списка Fortune 500. Организации, внедряющие производственные RAG-системы, сообщают о сокращении операционных расходов на 25-30% и ускорении поиска информации на 40%, согласно недавним отраслевым исследованиям. Однако переход от концепт-доказательства к производственному развертыванию остается опасным. Многие предприятия обнаруживают, что фреймворки, оптимизированные для быстрого прототипирования, испытывают трудности под производственными нагрузками, в то время как другие оказываются заблокированными в проприетарных платформах, которые ограничивают настройку и контроль. ...

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 с открытым исходным кодом (большие языковые модели) в 2026 году превратились из исследовательских экспериментов в готовые к производству альтернативы проприетарным API. Лучшие LLM с открытым исходным кодом — DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 и Gemma 3 — обеспечивают высочайшую производительность при рассуждениях, кодировании и мультимодальных задачах, обеспечивая при этом самостоятельное размещение и настройку. Более половины производственных развертываний LLM теперь используют модели с открытым исходным кодом, а не закрытые API, такие как GPT-5 или Claude. «Момент DeepSeek» в 2025 году доказал, что LLM с открытым исходным кодом могут соответствовать возможностям запатентованных моделей при значительно меньших затратах. Организации, выбирающие LLM с открытым исходным кодом, отдают приоритет конфиденциальности данных, предсказуемости затрат, гибкости тонкой настройки и независимости от ограничений скорости API. Оценка DeepSeek, Llama и Qwen требует понимания архитектуры моделей, лицензионных ограничений и вариантов развертывания. LLM с открытым исходным кодом превосходны в областях, требующих постоянного хранения данных, настраиваемого поведения или вывода больших объемов данных, где затраты на API становятся непомерно высокими. ...