Vektorové databáze pro RAG v roce 2026: Qdrant vs Pinecone vs Weaviate vs Milvus vs pgvector
Detailní srovnání 5 vektorových databází pro RAG 2026: latence, cena, recall, hybridní search a Python příklad s Qdrant a OpenAI embeddings.
Diego ran platform engineering at a 200-person Berlin fintech for five years, where he reluctantly became the in-house n8n expert after the ops team's self-hosted instance grew to 600 active workflows. He left in 2024 to consult independently, mostly helping European SaaS companies migrate brittle Zapier sprawl onto self-hosted n8n with proper version control and CI. His writing focuses on the operational side most agent tutorials ignore: running n8n behind a queue worker pool, secrets rotation for 30+ API integrations, GDPR-compliant logging of LLM inputs, and the Postgres tuning required when your workflow history table hits 50 million rows. He's a regular contributor to the n8n community forum and maintains a small open-source library for testing LangChain chains against fixture-based eval sets. Eleven years in backend and platform work. Based in Lisbon.
Detailní srovnání 5 vektorových databází pro RAG 2026: latence, cena, recall, hybridní search a Python příklad s Qdrant a OpenAI embeddings.
Jak z jazykových modelů získat spolehlivá, typově bezpečná strukturovaná data? Praktický průvodce knihovnou Instructor, Pydantic validací a nativními API od OpenAI a Anthropic — s reálnými příklady v Pythonu.
Naučte se systematicky testovat výstupy LLM aplikací v Pythonu pomocí frameworku DeepEval. Od metrik jako GEval a Answer Relevancy přes evaluaci RAG pipeline až po integraci do CI/CD — vše s funkčními příklady kódu.