RAG

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. ...

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. ...