Claude Opus 4.7 für RAG: Tests, Preis, Code — 2026
Claude Opus 4.7 in meiner RAG-System AskYourDocs mit 400 juristischen PDFs getestet. Vergleich mit Llama 3.3 70B – wer gewinnt, was kostet es, wann ist es die richtige Wa
Blog über Webentwicklung & Programmierung
Nützliche Artikel zu Java, Spring, SEO, Frontend und modernen Technologien. Tipps, Beispiele und Lifehacks für Entwickler
Suche:
Kategorien
Claude Opus 4.7: Detaillierte Übersicht über das Anthropic-Modell 2026
Claude Opus 4.7 erschien am 16. April 2026. SWE-bench Pro 64,3 %, Vision 3,75 MP, Preis 5 $/25 $. Ich untersuche, was neu ist, Breaking Changes und praktische Erfahrungen
Warum Gemma 4 26B langsam ist und wann sie gewinnt — 2026
Die Wahrheit über Gemma 4 26B MoE, die in Werbeübersichten nicht erwähnt wird. Swapping auf Mac 24 GB, 2 Tokens/Sek., Flash Attention Bugs.
So deaktivieren Sie "Thinking" in Gemma 4 über Ollama — 2026
Was ist der Thinking Mode in Gemma 4, wie funktioniert er über Ollama, wie kann man ihn mit /no_think verkürzen oder deaktivieren. Echte Tests auf M1 16 GB
Gemma 4 in 2026: Modellübersicht – Größe, Lizenz, Ollama
Was ist Gemma 4, welche Modellgrößen gibt es, die Apache 2.0 Lizenz, ein Vergleich mit Gemma 3 nach Benchmarks und wie man es über Ollama startet. Vollständiger Überblick
Gemma 4 auf M1 16 GB: Code, Text, Geschwindigkeit — 2026
Teste Gemma 4 über Ollama auf MacBook Pro M1 16 GB. Vergleich mit Qwen3:8b und Mistral Nemo bei realen Aufgaben: Generierung von Spring Boot Code und Text. Ehrliche Bewer
Як модель LLM вирішує коли шукати — механіка прийняття рішень
Розробник налаштував tool use, перевірив на тестових запитах — все працює. У production модель раптом відповідає без виклику інструменту, впевнено і зв'язно, але з даними річної давнини. Жодної помилки в логах. Просто неправильна відповідь. Спойлер: модель не «зламалась»...
Tool Use vs Function Calling: Wie LLMs Tools mit JSON-Schema nutzen
LLMs führen keine Funktionen aus – sie beschreiben sie in JSON. Wir analysieren tool_choice, den vollständigen Aufrufzyklus, den Unterschied zwischen RAG-Pipeline und Too
Core Update березень 2026: трафік падає, але ви нічого не порушили
27 березня 2026 року Google запустив перший широкий Core Update року. Офіційне формулювання — «регулярне оновлення для покращення релевантності результатів». Але за лаштунками тисячі сайтів побачили падіння кліків і показів у Google Search Console. При цьому Google прямо каже: штрафів...
Як навчають LLM: від pre-training до RLVR — повний гайд 2026
Якщо ви досі думаєте, що LLM навчають так: "скопіювали весь інтернет → натиснули кнопку Train" – ви помиляєтесь на сотні мільйонів доларів. ChatGPT, Claude і Gemini проходять три принципово різних етапи навчання. І найважливіший з них – не pre-training. Спойлер: у 2025–2026...
KI-Programmierung bringt Ihnen kein Geld. Und hier ist der Grund
Vor 3 Tagen habe ich mich mit einem Freund über Vibe Coding und Gemini gestritten. Er will eine Million. Ich bin ein Entwickler. Hier ist, was ich ihm gesagt habe – und w
Я додав BM25 до свого RAG-сервісу — і vector search перестав губити точні запити
Чистий vector search втрачає точні терміни, ціни і номери документів. Я це виправив за один день — без зміни LLM, без GPU, без нових залежностей. Мій RAG-сервіс працював. Vector search знаходив релевантні чанки, LLM генерувала відповіді українською. Але коли клієнт запитав "консультація...
Hybrid Search та Reranking: як підняти якість RAG на 15–40% без зміни моделі
Ваш RAG-пайплайн працює. Відповіді генеруються, retrieval повертає результати. Але користувач шукає get_user_v2 — і замість документації отримує статтю про user management. Або питає про "стаття 42 ЗУ про захист персональних даних" — і vector search повертає три чанки про...
Was sind Embeddings in KI? Einfach erklärt (2026 Guide)
Warum findet ChatGPT ein Dokument ohne exakte Wortübereinstimmung? Wir erklären, was Embeddings sind, wie das Modell Bedeutung kodiert und wo es eingesetzt wird – ohne un
Як виміряти якість RAG: метрики, інструменти та перший evaluation pipeline — гайд 2026
Ви побудували RAG-систему, відповіді генеруються, retrieval працює. Але як дізнатися, чи працює він на 90% запитів чи на 55%? Eyeball evaluation не скейлиться: variance між ревьюерами, нульове покриття edge cases, неможливість відловити регресії. Спойлер: п'ять метрик + 50...
ChromaDB, Qdrant або pgvector: як обрати Vector DB під свій проєкт
ChromaDB, Qdrant або pgvector: як обрати Vector DB Проблема: Ви запустили перший RAG на ChromaDB — все працює: ~50 000 документів, відповіді стабільні. Але з’являється нова вимога: масштабування. Менеджер очікує мільйон документів, DevOps ставить під сумнів окрему vector DB, якщо...
Vector Search для початківців: як RAG знаходить потрібну інформацію
Ви додали документи у свій RAG-пайплайн, написали запит — і система знаходить відповідь. Але як саме? Чому вона обирає цей фрагмент, а не сусідній? І чому іноді повертає повну нісенітницю? Спойлер: за кожним RAG-пошуком стоїть математика кутів у просторі тисячі вимірів — і її можна...
RAG для PDF: як задавати питання по документах — повний гайд 2026
RAG для PDF: як задавати питання по документах Ви хочете задавати питання по своєму PDF — договору, звіту чи документації. Копіюєте код із туторіалу, запускаєте — і отримуєте беззмістовні відповіді або помилки. Проблема майже ніколи не в LLM. Вона виникає ще на першому кроці —...
Chunking Strategies в RAG 2026: як правильно розбивати дані для production
RAG-модель видає дивні або хибні відповіді? Не поспішайте звинувачувати LLM. Часто причина криється у chunking-стратегії — саме те, як ви розбиваєте дані. Факт: 60–70% якості відповідей RAG визначається правильним розбиттям контенту на chunks. ⚡ Коротко...
Ollama: 8 ГБ vs 16 ГБ RAM — які моделі відкриваються і чи варто апгрейд у 2026
Якщо ти вже запускаєш Ollama на 8 ГБ RAM — і тебе цікавить чи варто оновитись до 16 ГБ — ця стаття дає конкретну відповідь. Не «більше RAM — краще», а що саме відкривається, які моделі стають доступними і де апгрейд не має сенсу. Якщо ще не читав про 8 ГБ tier —...
Genspark Claw vs Claude Cowork vs Perplexity Computer: який AI-агент обрати у 2026 — порівняння, ціни та рекомендації
🔍 Джерело: WebCraft.org · 🌐 Genspark Claw · 🌐 Claude Cowork · 🌐 Perplexity Computer У першому кварталі 2026 року з'явилися одразу три AI-агенти, які претендують на роль «цифрового працівника»: Genspark Claw (березень), Perplexity Computer (лютий) та Claude Cowork (січень). Усі три обіцяють...
Genspark Claw 2026: Der erste echte KI-Mitarbeiter mit Workspace 3.0
Genspark Claw launcht am 12. März 2026 als erster KI-Mitarbeiter. Erfahre, wie Claw mit Workspace 3.0 komplexe Aufgaben autonom über WhatsApp
Що таке токени у ChatGPT, Claude і Gemini: як AI бачить ваш текст і скільки це коштує (2026)
Ви пишете в ChatGPT "Привіт" — і думаєте, що надіслали одне слово. Насправді AI отримав 3–4 числа. Саме так працюють токени — невидимі одиниці, якими мислять усі великі мовні моделі. Спойлер: одне слово кирилицею — це вже 3–4 токени проти 1–2 для англійського,...
Embedding-моделі для RAG у 2026: як обрати, порівняння провайдерів
Ви побудували RAG-пайплайн, підключили LLM, налаштували vector store — а пошук повертає нерелевантні результати. Проблема майже завжди не в LLM, а в embedding-моделі. Саме вона визначає, наскільки точно система розуміє зміст тексту і знаходить правильні фрагменти....
Як працює AI: токени, трансформери і навчання LLM
Щоразу, коли ви відправляєте повідомлення в ChatGPT, Claude або Gemini, за лічені секунди відбувається щось неймовірно складне: система, навчена на трильйонах слів, прогнозує наступний токен, зважує контекст тисяч попередніх слів і генерує відповідь, яка здається осмисленою. Але як саме це працює...