RAG's udvikling: Fra hentningsforbedring til agentinferens

I 2026 har RAG (Retrieval-Augmented Generation) udviklet sig fra blot at være "en søgeboks til LLM" til at være et komplet agentsystem.

Fra hentning til inferens

Nogen på X påpegede et afgørende skift:

"At bygge en AI-agent, der kan ræsonnere om søgninger - ikke bare hente dem."

Dette er den centrale forskel i RAG 2.0. Traditionel RAG er en to-trins proces: "Hent → Generer". Det nye paradigme er en agentcyklus: "Hent → Inferens → Handling".

Agenten propper ikke bare søgeresultater ind i prompten, men forstår søgehensigten, vurderer informationskvaliteten og beslutter, om der er behov for mere hentning. Dette er en opgradering fra "værktøjsbruger" til "forsker".

Vector Search 2.0

Nogen på X delte de seneste fremskridt:

"Viser, hvordan man bygger et grundlæggende Agentic RAG-system på cirka 10 minutter med den nye Vector Search 2.0 og ADK."

Vektorsøgning er ikke længere bare simpel lighedsmatching. Den nye version understøtter:

• Hybrid hentning (vektor + søgeord)
• Multi-hop inferens (en hentning udløser en anden)
• Dynamisk omordning (justerer resultater baseret på kontekst)

Dette udvikler RAG fra "find relaterede dokumenter" til "opbyg vidensstier".

Produktionsklare LLM-applikationer

Nogen på X samlede en liste:

"En samling af alle produktionsklare LLM-applikationer i 2026. awesome-llm-apps indeholder kode, der kan kopieres og indsættes direkte, til RAG, Agent, multimodale applikationer og AI SaaS-produkter."

Dette afspejler branchens modenhed: fra "eksperiment" til "skabelon". Når RAG-applikationer kan kopieres og indsættes, er differentieringen ikke længere selve teknologien, men datakvaliteten og forretningsforståelsen.

100+ LLM-værktøjsbiblioteker

Nogen på X samlede:

"LLM Engineering Toolkit: Et kurateret liste over 100+ LLM-biblioteker og -rammer til træning, finjustering, opbygning, evaluering, implementering, RAG og AI-agenter."

Fragmenteringen af værktøjskæden er både en mulighed og en byrde. Der er flere valgmuligheder i hvert trin:

• Vektor databaser: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Rammer: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Evaluering: RAGAS, TruLens, Arize...

Jo flere valgmuligheder, jo højere er beslutningsomkostningerne.

Valget mellem RAG og finjustering

Der er projekter på X, der specifikt fokuserer på:

"RAG- og finjusteringsprojekter til LLM'er."

Dette er den mest almindelige forvirring for virksomheder: Hvornår skal man bruge RAG? Hvornår skal man finjustere?

Simpel regel:

• RAG: Viden ændrer sig hyppigt, kræver kildehenvisninger, omkostningsfølsom
• Finjustering: Fast stil/format, specifik inferensmønster, latensfølsom

De fleste virksomhedsapplikationer er mere velegnede til RAG, fordi forretningsviden opdateres meget hurtigere end modeltræningscyklussen.

Bundlinjen

RAG's tre vigtigste ændringer i 2026:

1. Fra hentning til inferens: Agenten henter ikke bare, men ræsonnerer om søgeprocessen
2. Fra skabelon til produktion: Kopier-og-indsæt-kode er tilgængelig, differentiering ligger i data og forretning
3. Fra valg til beslutning: For mange værktøjer, den virkelige evne er at vælge den rigtige kombination

RAG er ikke længere "bare at tilføje et plugin til LLM", men at opbygge intelligente systemer med vidensgrænser. Vidensgrænserne bestemmer, hvilke problemer agenten kan løse, og hentningskvaliteten bestemmer svarets nøjagtighed.

En LLM uden RAG er "intelligent, men uden viden". En LLM med RAG er "intelligent og har viden". En LLM med Agentic RAG er "intelligent, har viden og kan lære selvstændigt".

Spørgsmålet er: Hvor er dine vidensgrænser?