RAG

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. ...

В 2026 году фреймворки RAG (фреймворки расширенной генерации) стали незаменимы для создания промышленных приложений искусственного интеллекта. Лучшие фреймворки RAG — LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy и LangGraph — позволяют разработчикам комбинировать большие языковые модели с поиском знаний по конкретной предметной области. При сравнении LangChain, LlamaIndex и Haystack ключевыми факторами являются эффективность токена, накладные расходы на оркестровку и возможности обработки документов. Тесты производительности показывают, что Haystack обеспечивает наименьшее использование токенов (~ 1570 токенов), а DSPy обеспечивает минимальные накладные расходы (~ 3,53 мс). LlamaIndex отлично подходит для приложений, ориентированных на документы, LangChain обеспечивает максимальную гибкость, а Haystack предлагает готовые к работе конвейеры. Понимание архитектуры инфраструктуры RAG имеет решающее значение для разработчиков, создающих базы знаний, чат-ботов и системы генерации с расширенным поиском. ...