RAG-i evolutsioon: otsingu täiustamisest agendi järeldamiseni

2026. aastal on RAG (otsingu täiustatud genereerimine) arenenud "LLM-ile otsingukasti lisamisest" täielikuks agendisüsteemiks.

Otsingust järeldamiseni

X-is juhtis keegi tähelepanu olulisele muutusele:

"AI-agendi ehitamine, mis suudab otsingute üle arutleda – mitte ainult neid hankida."

See on RAG 2.0 peamine erinevus. Traditsiooniline RAG on kaheastmeline protsess "otsing → genereerimine". Uus paradigma on agendi tsükkel "otsing → järeldamine → tegevus".

Agent ei topi otsingutulemusi viipesse, vaid mõistab otsingu eesmärki, hindab teabe kvaliteeti ja otsustab, kas on vaja rohkem otsinguid. See on uuendus "tööriista kasutajast" "uurijaks".

Vector Search 2.0

X-is jagas keegi uusimaid edusamme:

"Näitab, kuidas uue Vector Search 2.0 ja ADK abil saab umbes 10 minutiga ehitada põhilise Agentic RAG-süsteemi."

Vektoriotsing ei ole enam lihtne sarnasuse sobitamine. Uus versioon toetab:

• Hübriidotsing (vektor + märksõnad)
• Mitme hüppega järeldamine (üks otsing käivitab teise)
• Dünaamiline ümberjärjestamine (tulemuste kohandamine konteksti alusel)

See on muutnud RAG-i "seotud dokumentide leidmisest" "teadmiste tee ehitamiseks".

Tootmiseks valmis LLM-i rakendused

X-is koostas keegi nimekirja:

"2026. aasta kõigi tootmiseks valmis LLM-i rakenduste kogu. awesome-llm-apps sisaldab RAG-i, agendi, multimodulaarsete rakenduste ja AI SaaS-i toodete otse kopeeritavat ja kleebitavat koodi."

See peegeldab tööstuse küpsust: "eksperimendist" "šabloonimiseks". Kui RAG-i rakendusi saab kopeerida ja kleepida, ei ole diferentseerimine enam tehnoloogia ise, vaid andmete kvaliteet ja äriteadmised.

100+ LLM-i tööriistakomplekti

X-is koostas keegi:

"LLM-i inseneritööriistakomplekt: 100+ LLM-i teeki ja raamistikku, mis on kureeritud treenimiseks, peenhäälestamiseks, ehitamiseks, hindamiseks, juurutamiseks, RAG-i ja AI-agentide jaoks."

Tööriistaketi killustatus on nii võimalus kui ka koorem. Igas etapis on mitu valikut:

• Vektorandmebaasid: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Raamistikud: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Hindamine: RAGAS, TruLens, Arize...

Mida rohkem valikuid, seda suuremad on otsustusmaksumused.

RAG-i ja peenhäälestuse valik

X-is on projekt, mis on spetsiaalselt suunatud:

"LLM-i RAG-i ja peenhäälestuse projektid."

See on ettevõtete kõige levinum segadus: millal kasutada RAG-i? Millal peenhäälestada?

Lihtne reegel:

• RAG: teadmised muutuvad sageli, on vaja viidata allikatele, kulutundlik
• Peenhäälestus: stiil/vorming on fikseeritud, järeldusmuster on spetsiifiline, latentsustundlik

Enamik ettevõtterakendusi sobib paremini RAG-iga, kuna äriteadmised uuenevad palju kiiremini kui mudeli treenimistsükkel.

Alumine rida

RAG-i kolm peamist muutust 2026. aastal:

1. Otsingust järeldamiseni: agent ei ole lihtsalt otsing, vaid arutleb otsinguprotsessi üle
2. Šabloonist tootmiseks: kopeeri ja kleebi kood on saadaval, diferentseerimine on andmetes ja äris
3. Valikust otsuseni: liiga palju tööriistu, tõeline võime on valida sobiv kombinatsioon

RAG ei ole enam "LLM-ile pistikprogrammi lisamine", vaid teadmistepiiridega intelligentsete süsteemide ehitamine. Teadmistepiirid määravad, milliseid probleeme agent saab lahendada, otsingu kvaliteet määrab vastuse täpsuse.

LLM ilma RAG-ita on "intelligentsusega, kuid ilma teadmisteta". LLM RAG-iga on "intelligentsusega ja teadmistega". Agentic RAG-iga LLM on "intelligentsusega, teadmistega ja autonoomse õppimisvõimega".

Küsimus on: kus on teie teadmistepiirid?