Bối cảnh RAG doanh nghiệp đã thay đổi căn bản vào năm 2026. Những gì bắt đầu như các nguyên mẫu thử nghiệm vào năm 2024 đã phát triển thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho sản xuất, hỗ trợ hoạt động kinh doanh tại các công ty Fortune 500. Các tổ chức triển khai hệ thống RAG production báo cáo giảm 25-30% chi phí vận hành và tăng tốc độ khám phá thông tin 40%, theo các cuộc khảo sát ngành gần đây. ...
Edge computing và các ứng dụng IoT đã đạt đến điểm uốn quan trọng vào năm 2026—nơi việc chạy các mô hình ngôn ngữ phức tạp cục bộ trên các thiết bị hạn chế tài nguyên không chỉ trở nên khả thi mà còn thực tế cho việc triển khai sản xuất. Các LLM mã nguồn mở tốt nhất cho edge computing kết hợp số lượng tham số dưới một tỷ với những đổi mới kiến trúc mang lại hiệu suất ấn tượng trong ngân sách bộ nhớ và năng lượng chặt chẽ. Các mô hình hàng đầu như Phi-4-mini (3.8B), Gemma 3 (270M-1B), SmolLM2 (135M-1.7B), và Qwen3 (0.5B-4B) đại diện cho thế hệ mới của các mô hình ngôn ngữ được tối ưu cho edge có thể chạy hiệu quả trên mọi thứ từ thiết bị Raspberry Pi đến gateway IoT công nghiệp. ...
Các khung RAG (các khung Thế hệ tăng cường truy xuất) đã trở nên thiết yếu để xây dựng các ứng dụng AI cấp sản xuất vào năm 2026. Các khung RAG tốt nhất—LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy và LangGraph—cho phép các nhà phát triển kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn với việc truy xuất kiến thức theo miền cụ thể. Khi so sánh LangChain, LlamaIndex và Haystack, các yếu tố chính bao gồm hiệu quả của mã thông báo, chi phí điều phối và khả năng xử lý tài liệu. Điểm chuẩn hiệu suất cho thấy Haystack đạt được mức sử dụng mã thông báo thấp nhất (~1.570 mã thông báo), trong khi DSPy cung cấp chi phí tối thiểu (~3,53 mili giây). LlamaIndex vượt trội đối với các ứng dụng tập trung vào tài liệu, LangChain mang đến sự linh hoạt tối đa và Haystack cung cấp các quy trình sẵn sàng cho sản xuất. Hiểu kiến trúc khung RAG là rất quan trọng đối với các nhà phát triển xây dựng cơ sở kiến thức, chatbot và hệ thống tạo tăng cường truy xuất. ...