Machine Learning

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. ...

ЛЛМ отвореног кода (велики језички модели) су се трансформисали из истраживачких експеримената у алтернативу спремне за производњу за власничке АПИ-је 2026. Најбољи ЛЛМ отвореног кода—ДеепСеек-В3.2, Ллама 4, Квен 2.5 и Гемма 3—остварују перформансе на граничном нивоу у закључивању, кодирању и омогућавању самосталне обраде задатака. Више од половине производних ЛЛМ имплементација сада користи моделе отвореног кода, а не затворене АПИ-је као што су ГПТ-5 или Цлауде. „Тренутак ДеепСеек-а“ у 2025. години је доказао да ЛЛМ отвореног кода могу да се подударају са могућностима власничког модела по драматично нижим трошковима. Организације које бирају ЛЛМ отвореног кода дају приоритет приватности података, предвидљивости трошкова, флексибилности финог подешавања и независности од ограничења брзине АПИ-ја. Процена ДеепСеек-а против Лламе против Квен-а захтева разумевање архитектуре модела, ограничења лиценцирања и опција примене. ЛЛМ отвореног кода се истичу у доменима који захтевају резидентност података, прилагођено понашање или закључивање великог обима где трошкови АПИ-ја постају превисоки. ...