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. ...
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. ...