La evolución de RAG: de la recuperación aumentada a la inferencia de agentes
En 2026, RAG (Generación Aumentada por Recuperación) ha evolucionado de "añadir una barra de búsqueda a un LLM" a un sistema de agentes completo.
De la recuperación a la inferencia
Alguien en X señaló un cambio clave:
"Construir un Agente de IA que pueda razonar sobre las búsquedas, no solo recuperarlas."
Esta es la diferencia central de RAG 2.0. El RAG tradicional es un proceso de dos pasos: "recuperación → generación". El nuevo paradigma es un ciclo de agente de "recuperación → inferencia → acción".
El Agente no introduce los resultados de búsqueda en el prompt, sino que comprende la intención de la búsqueda, juzga la calidad de la información y decide si necesita más recuperación. Esta es una actualización de "usuario de herramientas" a "investigador".
Vector Search 2.0
Alguien en X compartió los últimos avances:
"Mostrando cómo construir un sistema Agentic RAG básico en aproximadamente 10 minutos con el nuevo Vector Search 2.0 y ADK."
La búsqueda vectorial ya no es una simple coincidencia de similitud. La nueva versión admite:
- Recuperación híbrida (vector + palabras clave)
- Inferencia de múltiples saltos (una búsqueda desencadena otra)
- Reordenación dinámica (ajuste de resultados basado en el contexto)
Esto hace que RAG evolucione de "encontrar documentos relevantes" a "construir rutas de conocimiento".
Aplicaciones LLM listas para producción
Alguien en X compiló una lista:
"Colección de todas las aplicaciones LLM listas para producción en 2026. awesome-llm-apps contiene código directamente copiable y pegable para aplicaciones RAG, Agent, multimodal y productos AI SaaS."
Esto refleja la madurez de la industria: de "experimentación" a "plantilla". Cuando las aplicaciones RAG se pueden copiar y pegar, la diferenciación ya no es la tecnología en sí, sino la calidad de los datos y la comprensión del negocio.
Más de 100 bibliotecas de herramientas LLM
Alguien en X compiló:
"Kit de herramientas de ingeniería LLM: lista seleccionada de más de 100 bibliotecas y marcos LLM para entrenamiento, ajuste fino, construcción, evaluación, implementación, RAG y Agentes de IA."
La fragmentación de la cadena de herramientas es tanto una oportunidad como una carga. Cada enlace tiene múltiples opciones:
- Bases de datos vectoriales: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
- Marcos: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
- Evaluación: RAGAS, TruLens, Arize...
Cuantas más opciones, mayor es el costo de la decisión.
La elección de RAG y el ajuste fino
Hay proyectos en X dedicados a:
"Proyectos RAG y de ajuste fino para LLM."
Esta es la confusión más común para las empresas: ¿cuándo usar RAG? ¿Cuándo ajustar finamente?
Reglas simples:
- RAG: El conocimiento cambia con frecuencia, necesita citar fuentes, sensible a los costos
- Ajuste fino: Estilo/formato fijo, patrón de inferencia específico, sensible a la latencia
La mayoría de las aplicaciones empresariales son más adecuadas para RAG, porque el conocimiento empresarial se actualiza mucho más rápido que el ciclo de entrenamiento del modelo.
Conclusión
Tres cambios clave en RAG en 2026:
- De la recuperación a la inferencia: El Agente no solo recupera, sino que razona sobre el proceso de búsqueda
- De la plantilla a la producción: El código de copiar y pegar está disponible, la diferenciación está en los datos y el negocio
- De la elección a la decisión: Demasiadas herramientas, la verdadera capacidad es elegir la combinación correcta
RAG ya no es "añadir un complemento a un LLM", sino construir un sistema inteligente con límites de conocimiento. Los límites del conocimiento determinan qué problemas puede resolver el Agente, y la calidad de la recuperación determina la precisión de la respuesta.
Un LLM sin RAG es "inteligente pero sin conocimiento". Un LLM con RAG es "inteligente y con conocimiento". Un LLM con Agentic RAG es "inteligente, con conocimiento y capaz de aprender de forma autónoma".
La pregunta es: ¿dónde están tus límites de conocimiento?
