AI

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. ...

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. ...

LLM з відкритим кодом (великі мовні моделі) у 2026 році перетворилися з дослідницьких експериментів на готові до виробництва альтернативи пропрієтарним API. Найкращі LLM з відкритим кодом — DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 і Gemma 3 — забезпечують передову продуктивність у міркуванні, кодуванні та мультимодальних завданнях, одночасно забезпечуючи самостійне розміщення та налаштування. Більше половини виробничих розгортань LLM тепер використовують моделі з відкритим кодом, а не закриті API, такі як GPT-5 або Claude. «Момент DeepSeek» у 2025 році довів, що LLM з відкритим кодом можуть відповідати можливостям пропрієтарної моделі за значно менших витрат. Організації, які обирають LLM з відкритим кодом, надають пріоритет конфіденційності даних, передбачуваності витрат, гнучкості тонкого налаштування та незалежності від обмежень швидкості API. Оцінка DeepSeek проти Llama проти Qwen вимагає розуміння архітектури моделі, обмежень ліцензування та варіантів розгортання. LLM з відкритим кодом досягають успіху в областях, які вимагають постійності даних, спеціальної поведінки або великого обсягу висновків, де витрати на API стають непомірно високими. ...

AI-код-рев’ю перетворилося з «цікавого експерименту» на «базову необхідність» у 2026 році. Але з десятками інструментів, які обіцяють знаходити баги, впроваджувати стандарти і навіть пропонувати рефакторинг — які з них дійсно працюють? Цей гайд оцінює сім провідних AI-інструментів для код-рев’ю на основі публічної інформації, документації, відгуків спільноти та практичного досвіду. Мета — допомогти командам зробити усвідомлений вибір. TL;DR — Швидке порівняння Інструмент Найкраще для Швидкість Ціна (приблизно) CodeRabbit Впровадження на всю команду Швидко Від ~$12/користувач/міс. (джерело) Sourcery Python-команди Швидко Безкоштовно для open source; платні плани для приватних репо (джерело) Qodo Merge (PR-Agent) Самохостинг / приватність Середня Безкоштовний рівень (75 PR-фідбеків/міс.); платні Teams & Enterprise (джерело) Amazon CodeGuru AWS-команди Повільно Оплата за кількість сканованих рядків Codacy Організації з вимогами відповідності Швидко Безкоштовно для open source; платні плани за місцями (джерело) GitHub Copilot Code Review GitHub-орієнтовані команди Швидко Включено в підписку GitHub Copilot Greptile Q&A кодової бази + рев’ю Середня Від $30/користувач/міс. (джерело) Ціни приблизні та можуть змінюватися. Завжди перевіряйте сторінку цін постачальника для актуальної інформації. ...