RAG

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. ...

РАГ оквири (оквири за проширену генерацију преузимања) постали су од суштинског значаја за изградњу АИ апликација производног нивоа 2026. Најбољи РАГ оквири—ЛангЦхаин, ЛламаИндек, Хаистацк, ДСПи и ЛангГрапх— омогућавају програмерима да комбинују велике језичке моделе са преузимањем знања специфичних за домен. Када се пореди ЛангЦхаин вс ЛламаИндек вс Хаистацк, кључни фактори укључују ефикасност токена, трошкове оркестрације и могућности обраде докумената. Мере перформанси откривају да Хаистацк постиже најмању употребу токена (~1.570 токена), док ДСПи нуди минималне трошкове (~3,53 мс). ЛламаИндек се истиче за апликације које су усредсређене на документе, ЛангЦхаин пружа максималну флексибилност, а Хаистацк нуди цевоводе спремне за производњу. Разумевање архитектуре РАГ оквира је критично за програмере који граде базе знања, цхат ботове и системе генерисања са проширеним проналажењем. ...