Рубрика
LLM-инженерия, RAG, open source модели, API и инфраструктура.
В последние три дня не зафиксировано единой громкой мировой новости о релизе нового открытого RAG-фреймворка или крупном корпоративном переходе на open-source RAG, однако ключевым событием стала публикация детального отраслевого стандарта «The Complete Open-Source RAG Stack in 2026», который определил доминирующий набор инструментов для продакшн-систем.
В 2026 году архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation) окончательно трансформировалась из экспериментального инструмента в стандарт корпоративной инфраструктуры ИИ, где доминируют гибридный поиск, графовые модели и агентные пайплайны.
Бизнес-сектор в 2026 году переходит от универсальных больших языковых моделей (LLM) к узкоспециализированным малым языковым моделям (SLM), интегрированным в гибридные системы RAG, что обеспечивает десятикратное снижение затрат и скорость ответа в 10–50 миллисекунд.
Ключевая новость последних дней на стыке ИИ и инфраструктуры — стартап Oratomic привлек **$300 млн*в раунде Series A для развития **нейтрально-атомных квантовых вычислений*и отказоустойчивых архитектур, что подтверждает смещение венчурного капитала от моделей к «железу» [5].
Самая громкая новость последних дней на стыке IT, RAG и open source — проект **RAGFlow*попал в список самых быстрорастущих open source-проектов на GitHub, подтверждая взрывной рост интереса к открытым решениям для генерации с дополненным поиском [6].
Google представила архитектуру Agentic RAG для итеративного поиска данных в Gemini Enterprise Agent Platform.
IT & RAG — технический раздел DigestAI для разработчиков, ML/LLM-инженеров и CTO. Здесь собраны новости о моделях, retrieval augmented generation, inference, API, open source проектах, бенчмарках и практических ограничениях внедрения.
