تطور RAG: من الاسترجاع المعزز إلى الاستدلال بالوكيل
في عام 2026، تطور RAG (الجيل المعزز بالاسترجاع) من "إضافة مربع بحث إلى LLM" إلى نظام وكيل كامل.
من الاسترجاع إلى الاستدلال
أشار شخص ما على X إلى تحول حاسم:
"بناء وكيل ذكاء اصطناعي قادر على الاستدلال على البحث - وليس مجرد الاسترجاع."
هذا هو الفرق الأساسي في RAG 2.0. RAG التقليدي هو عملية من خطوتين "الاسترجاع ← الإنشاء". النموذج الجديد هو حلقة وكيل "الاسترجاع ← الاستدلال ← العمل".
الوكيل لا يحشو نتائج البحث في المطالبة، بل يفهم نية البحث و يحدد جودة المعلومات و يقرر ما إذا كانت هناك حاجة إلى مزيد من الاسترجاع. هذا ترقية من "مستخدم الأداة" إلى "باحث".
Vector Search 2.0
شارك شخص ما على X آخر التطورات:
"عرض كيفية بناء نظام Agentic RAG أساسي في حوالي 10 دقائق باستخدام Vector Search 2.0 و ADK الجديدين."
لم يعد البحث المتجه مجرد مطابقة تشابه بسيطة. يدعم الإصدار الجديد:
- الاسترجاع المختلط (المتجهات + الكلمات الرئيسية)
- الاستدلال متعدد القفزات (استرجاع واحد يؤدي إلى آخر)
- إعادة الترتيب الديناميكي (تعديل النتائج بناءً على السياق)
هذا يحول RAG من "العثور على المستندات ذات الصلة" إلى "بناء مسارات المعرفة".
تطبيقات LLM جاهزة للإنتاج
قام شخص ما على X بتجميع قائمة:
"مجموعة من جميع تطبيقات LLM الجاهزة للإنتاج في عام 2026. يحتوي awesome-llm-apps على رمز قابل للنسخ واللصق مباشرة لتطبيقات RAG و Agent والتطبيقات متعددة الوسائط ومنتجات AI SaaS."
هذا يعكس نضج الصناعة: من "التجربة" إلى "النمذجة". عندما يمكن نسخ تطبيقات RAG ولصقها، فإن التمايز لم يعد التكنولوجيا نفسها، بل جودة البيانات و فهم الأعمال.
100+ مكتبة أدوات LLM
قام شخص ما على X بتجميع:
"مجموعة أدوات هندسة LLM: قائمة منسقة تضم أكثر من 100 مكتبة وإطار عمل LLM للتدريب والضبط الدقيق والبناء والتقييم والنشر و RAG و AI Agent."
إن تجزئة سلسلة الأدوات هي فرصة وعبء في نفس الوقت. هناك خيارات متعددة في كل رابط:
- قواعد بيانات المتجهات: Pinecone و Weaviate و Milvus و pgvector...
- الأطر: LangChain و LlamaIndex و Haystack...
- التقييم: RAGAS و TruLens و Arize...
كلما زاد عدد الخيارات، زادت تكلفة القرار.
اختيار RAG والضبط الدقيق
هناك مشروع على X مخصص لـ:
"مشاريع RAG والضبط الدقيق لـ LLM."
هذا هو الارتباك الأكثر شيوعًا لدى الشركات: متى تستخدم RAG؟ متى يتم الضبط الدقيق؟
قاعدة بسيطة:
- RAG: تتغير المعرفة بشكل متكرر، وتحتاج إلى الاستشهاد بالمصادر، وحساسة للتكلفة
- الضبط الدقيق: النمط/التنسيق ثابت، ونمط الاستدلال محدد، وحساس للتأخير
معظم تطبيقات المؤسسات أكثر ملاءمة لـ RAG، لأن سرعة تحديث معرفة الأعمال أسرع بكثير من دورة تدريب النموذج.
الخلاصة
ثلاثة تغييرات رئيسية في RAG في عام 2026:
- من الاسترجاع إلى الاستدلال: الوكيل لا يقوم فقط بالاسترجاع، بل يستدل على عملية البحث
- من النموذج إلى الإنتاج: الرمز القابل للنسخ واللصق متاح، والتمايز في البيانات والأعمال
- من الاختيار إلى القرار: هناك الكثير من الأدوات، والقدرة الحقيقية هي اختيار المجموعة المناسبة
لم يعد RAG "إضافة مكون إضافي إلى LLM"، بل بناء نظام ذكي بحدود معرفية. تحدد الحدود المعرفية المشكلات التي يمكن للوكيل حلها، وتحدد جودة الاسترجاع دقة الإجابات.
إن LLM بدون RAG هو "ذكي بدون معرفة". إن LLM مع RAG هو "ذكي ولديه معرفة". إن LLM مع Agentic RAG هو "ذكي ولديه معرفة وقادر على التعلم الذاتي".
السؤال هو: أين حدودك المعرفية؟
