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. ...
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. ...
Trình giả lập terminal là công cụ mà hầu hết lập trình viên sử dụng liên tục nhưng hiếm khi cân nhắc lại. Nhiều người chọn một cái trong năm đầu tiên và không bao giờ thay đổi. Nhưng bối cảnh terminal đã thay đổi đáng kể — rendering tăng tốc GPU, multiplexing tích hợp, và các giao thức hình ảnh đã khiến những terminal cũ trở nên chậm chạp. ...