Еволюцията на RAG: От извличане с подобрения до агентно разсъждение

През 2026 г. RAG (Retrieval-Augmented Generation – генериране с подобрено извличане) се е развил от „добавяне на поле за търсене към LLM“ до пълноценна агентна система.

От извличане до разсъждение

Някой в X посочи ключова промяна:

„Изграждане на AI агент, който може да разсъждава върху търсенето – а не просто да извлича.“

Това е основната разлика на RAG 2.0. Традиционният RAG е процес в две стъпки: „извличане → генериране“. Новата парадигма е агентен цикъл „извличане → разсъждение → действие“.

Агентът не вкарва резултатите от търсенето в prompt-а, а разбира намерението на търсенето, оценява качеството на информацията и решава дали са необходими повече извличания. Това е надграждане от „използвач на инструменти“ до „изследовател“.

Vector Search 2.0

Някой в X сподели най-новия напредък:

„Показва как да се изгради основна Agentic RAG система за около 10 минути с новия Vector Search 2.0 и ADK.“

Векторното търсене вече не е просто съпоставяне на сходства. Новата версия поддържа:

Смесено извличане (векторно + ключови думи)
Многостъпково разсъждение (едно извличане задейства друго)
Динамично пренареждане (регулиране на резултатите въз основа на контекста)

Това превръща RAG от „намиране на подходящи документи“ в „изграждане на пътища на знанието“.

Готови за производство LLM приложения

Някой в X състави списък:

„Колекция от всички готови за производство LLM приложения през 2026 г. awesome-llm-apps съдържа код, който може директно да се копира и постави, за RAG, Agent, мултимодални приложения и AI SaaS продукти.“

Това отразява зрялостта на индустрията: от „експерименти“ до „шаблониране“. Когато RAG приложенията могат да бъдат копирани и поставени, диференциацията вече не е самата технология, а качеството на данните и разбирането на бизнеса.

100+ LLM инструментални библиотеки

Някой в X състави:

„LLM инженерен инструментариум: Подбран списък от 100+ LLM библиотеки и рамки за обучение, фина настройка, изграждане, оценка, внедряване, RAG и AI агенти.“

Фрагментацията на инструменталната верига е едновременно възможност и тежест. Всеки етап има множество възможности за избор:

Векторни бази данни: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
Рамки: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
Оценка: RAGAS, TruLens, Arize...

Колкото повече възможности за избор, толкова по-високи са разходите за вземане на решения.

Изборът между RAG и фина настройка

В X има проект, специално насочен към:

„RAG и проекти за фина настройка на LLM.“

Това е най-често срещаното объркване за предприятията: Кога да използваме RAG? Кога да правим фина настройка?

Просто правило:

RAG: Знанието се променя често, необходимо е цитиране на източници, чувствителност към разходите
Фина настройка: Фиксиран стил/формат, специфичен модел на разсъждение, чувствителност към забавяне

Повечето корпоративни приложения са по-подходящи за RAG, тъй като скоростта на актуализиране на бизнес знанията е много по-бърза от цикъла на обучение на модела.

Заключение

Трите ключови промени в RAG през 2026 г.:

От извличане до разсъждение: Агентът не просто извлича, а разсъждава върху процеса на търсене
От шаблон до производство: Наличен е код за копиране и поставяне, диференциацията е в данните и бизнеса
От избор до решение: Твърде много инструменти, истинската способност е да изберете правилната комбинация

RAG вече не е „добавяне на приставка към LLM“, а изграждане на интелигентна система с граници на знанието. Границите на знанието определят какви проблеми може да реши агентът, а качеството на извличането определя точността на отговорите.

LLM без RAG е „с интелигентност, но без знания“. LLM с RAG е „с интелигентност и със знания“. LLM с Agentic RAG е „с интелигентност, със знания и може да се самообучава“.

Въпросът е: Къде са вашите граници на знанието?