AI

Корпоративний ландшафт RAG кардинально змінився у 2026 році. Те, що розпочиналося як експериментальні прототипи у 2024 році, еволюціонувало в критично важливу інфраструктуру, яка живить бізнес-операції компаній Fortune 500. Організації, які впроваджують продуктивні системи RAG, повідомляють про зниження операційних витрат на 25-30% та прискорення виявлення інформації на 40%, згідно з останніми галузевими опитуваннями. Однак перехід від proof-of-concept до продуктивного розгортання залишається небезпечним. Багато підприємств виявляють, що фреймворки, оптимізовані для швидкого прототипування, борються під навантаженням продуктивності, тоді як інші опиняються заблокованими в пропрієтарних платформах, які обмежують кастомізацію та контроль. ...

Фреймворки RAG (фреймворки Retrieval-Augmented Generation) стали необхідними для створення додатків штучного інтелекту виробничого рівня у 2026 році. Найкращі фреймворки RAG — LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy та LangGraph — дозволяють розробникам поєднувати великі мовні моделі з пошуком предметно-спеціальних знань. Порівнюючи LangChain, LlamaIndex і Haystack, ключовими факторами є ефективність маркерів, накладні витрати на оркестровку та можливості обробки документів. Тести продуктивності показують, що Haystack досягає найнижчого використання токенів (~1570 токенів), тоді як DSPy пропонує мінімальні витрати (~3,53 мс). LlamaIndex відмінно підходить для програм, орієнтованих на документ, LangChain забезпечує максимальну гнучкість, а Haystack пропонує конвеєри, готові до виробництва. Розуміння архітектур фреймворків RAG має вирішальне значення для розробників, які створюють бази знань, чат-ботів і системи генерації з доповненим пошуком. ...