ITSpedia - vaše IT encyklopedie / březen 2026

Vítejte u březnové dávky příspěvků do vaší IT sbírky hesel. Jako vždy vám přinášíme tři další příspěvky, kompletní seznam pak najdete níže ke stažení v PDF.

Přejeme vám příjemné samostudium!

Nejnovější hesla ve sbírce

NPU

Neural Processing Unit – specializovaný procesor navržený pro úlohy umělé inteligence a strojového učení. Na rozdíl od CPU a GPU je optimalizovaný hlavně na efektivní inference a akceleraci AI funkcí při nižší spotřebě energie, což je důležité zejména v noteboocích, edge zařízeních a AI PC.

Náš tip: NPU dává největší smysl tam, kde potřebujete provozovat AI lokálně, úsporně a s nízkou latencí. Nestačí ale sledovat jen to, že zařízení „má NPU“ – ptejte se i na podporované frameworky, výkon pro konkrétní use-case a reálnou softwarovou podporu.

RAG

Retrieval-Augmented Generation – architektonický přístup, při kterém generativní AI před vytvořením odpovědi nejprve dohledá relevantní informace z externích zdrojů, například z interní dokumentace, databází nebo znalostní báze, a teprve potom je použije jako kontext pro odpověď. RAG pomáhá zlepšit relevanci výstupů, pracovat s aktuálními nebo interními daty a snižovat riziko halucinací.

Náš tip: RAG není kouzlo na špatná data. Nejčastěji selhává ne na modelu, ale na neaktuálních zdrojích, špatném chunkingu, chybějících oprávněních a slabém vyhledávání. Začněte kvalitou znalostní báze a teprve potom řešte promptování.

Vector DB

Vektorové databáze – specializované databáze určené pro ukládání, indexaci a vyhledávání vektorových reprezentací dat, takzvaných embeddingů. Místo klasického hledání podle přesné shody nebo SQL podmínek umožňují hledat podobnost a význam, což je zásadní pro semantické vyhledávání, doporučovací systémy, multimodální AI a RAG architektury.

Náš tip: Vektorová databáze sama o sobě neřeší kvalitu výsledků. Rozhoduje i to, jak vytváříte embeddingy, jak kombinujete vektorové a klasické fulltextové hledání a jak spravujete metadata. Bez hybridního přístupu bývá výsledek často horší, než se čekalo.