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. ...
LLM nguồn mở (Mô hình ngôn ngữ lớn) đã chuyển đổi từ thử nghiệm nghiên cứu sang các giải pháp thay thế sẵn sàng sản xuất cho đến API độc quyền vào năm 2026. LLM nguồn mở tốt nhất—DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 và Gemma 3—mang lại hiệu suất ở mức cao nhất trong các tác vụ lý luận, mã hóa và đa phương thức, đồng thời cho phép tự lưu trữ và tùy chỉnh. Hơn một nửa số hoạt động triển khai LLM sản xuất hiện sử dụng các mô hình nguồn mở thay vì các API đóng như GPT-5 hoặc Claude. “Khoảnh khắc DeepSeek” vào năm 2025 đã chứng minh rằng LLM nguồn mở có thể phù hợp với khả năng của mô hình độc quyền với chi phí thấp hơn đáng kể. Các tổ chức chọn LLM nguồn mở ưu tiên quyền riêng tư dữ liệu, khả năng dự đoán chi phí, tính linh hoạt khi tinh chỉnh và tính độc lập khỏi giới hạn tốc độ API. Đánh giá DeepSeek, Llama và Qwen đòi hỏi phải hiểu kiến trúc mô hình, các hạn chế cấp phép và các tùy chọn triển khai. LLM nguồn mở vượt trội trong các lĩnh vực yêu cầu nơi lưu trữ dữ liệu, hành vi tùy chỉnh hoặc suy luận khối lượng lớn trong đó chi phí API trở nên quá cao. ...