RAG:n evoluutio: Haun tehostamisesta agenttipäättelyyn

Vuonna 2026 RAG (Retrieval-Augmented Generation, haun tehostama generointi) on kehittynyt "LLM:lle lisätystä hakukentästä" täydelliseksi agenttijärjestelmäksi.

Hausta päättelyyn

X:ssä joku huomautti keskeisestä muutoksesta:

"Rakennetaan tekoälyagentti, joka pystyy päättelemään hakujen perusteella – eikä vain hakemaan."

Tämä on RAG 2.0:n ydinero. Perinteinen RAG on kaksivaiheinen prosessi "haku → generointi". Uusi paradigma on "haku → päättely → toiminta" -agenttisilmukka.

Agentti ei työnnä hakutuloksia kehotteeseen (prompt), vaan ymmärtää hakutarkoituksen, arvioi tiedon laatua ja päättää, tarvitaanko lisää hakuja. Tämä on päivitys "työkalun käyttäjästä" "tutkijaksi".

Vector Search 2.0

X:ssä joku jakoi uusimmat edistysaskeleet:

"Näytetään, kuinka uuden Vector Search 2.0:n ja ADK:n avulla voidaan rakentaa perus Agentic RAG -järjestelmä noin 10 minuutissa."

Vektorietsintä ei ole enää yksinkertaista samankaltaisuuden täsmäytystä. Uusi versio tukee:

• Sekahakua (vektori + avainsanat)
• Monihyppyistä päättelyä (yksi haku käynnistää toisen)
• Dynaamista uudelleenjärjestelyä (tulosten säätäminen kontekstin perusteella)

Tämä kehittää RAG:n "asiaankuuluvien dokumenttien löytämisestä" "tiedon polkujen rakentamiseen".

Tuotantovalmiit LLM-sovellukset

X:ssä joku kokosi luettelon:

"Kokoelma kaikista tuotantovalmiista LLM-sovelluksista vuonna 2026. awesome-llm-apps sisältää suoraan kopioitavaa ja liitettävää koodia RAG-, Agent-, multimodaalisille sovelluksille ja AI SaaS -tuotteille."

Tämä heijastaa alan kypsyyttä: "kokeilusta" "mallipohjaiseksi". Kun RAG-sovelluksia voidaan kopioida ja liittää, erottavuus ei ole enää itse tekniikka, vaan datan laatu ja liiketoiminnan ymmärrys.

100+ LLM-työkalukirjastoa

X:ssä joku kokosi:

"LLM-suunnittelutyökalupakki: 100+ valikoitu luettelo LLM-kirjastoista ja -kehyksistä LLM:ien kouluttamiseen, hienosäätöön, rakentamiseen, arviointiin, käyttöönottoon, RAG:iin ja AI Agenteihin."

Työkaluketjun pirstoutuminen on sekä mahdollisuus että taakka. Jokaisessa vaiheessa on useita vaihtoehtoja:

• Vektorietokannat: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Kehykset: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Arviointi: RAGAS, TruLens, Arize...

Mitä enemmän valintoja, sitä korkeammat päätöksentekokustannukset.

RAG ja hienosäädön valinta

X:ssä on projekti, joka on omistettu:

"LLM:ien RAG- ja hienosäätöprojekteille."

Tämä on yritysten yleisin hämmennys: milloin käyttää RAG:ia? Milloin hienosäätää?

Yksinkertainen sääntö:

• RAG: tieto muuttuu usein, tarvitsee viittauksia lähteisiin, kustannusherkkä
• Hienosäätö: tyyli/muoto kiinteä, päättelymalli erityinen, viiveherkkä

Useimmat yrityssovellukset sopivat paremmin RAG:iin, koska liiketoimintatiedon päivitysnopeus on paljon nopeampi kuin mallin koulutusjakso.

Lopputulos

RAG:n kolme keskeistä muutosta vuonna 2026:

1. Hausta päättelyyn: Agentti ei vain hae, vaan päättelee hakuprosessista
2. Mallista tuotantoon: Kopioitava ja liitettävä koodi on saatavilla, erottavuus on datassa ja liiketoiminnassa
3. Valinnasta päätökseen: Työkaluja on liikaa, todellinen kyky on valita sopiva yhdistelmä

RAG ei ole enää "LLM:lle lisätty lisäosa", vaan älykkään järjestelmän rakentaminen, jolla on tietorajat. Tietorajat määrittävät, mitä ongelmia agentti voi ratkaista, ja haun laatu määrittää vastausten tarkkuuden.

LLM ilman RAG:ia on "älykäs, mutta ei tiedä". LLM RAG:n kanssa on "älykäs ja tietää". LLM Agentic RAG:n kanssa on "älykäs, tietää ja pystyy oppimaan itsenäisesti".

Kysymys on: missä ovat tietorajasi?