RAG નું ઉત્ક્રાંતિ: પુનઃપ્રાપ્તિ વૃદ્ધિથી એજન્ટ તર્ક સુધી

2026 માં, RAG (પુનઃપ્રાપ્તિ વૃદ્ધિ જનરેશન) 'LLM માં સર્ચ બોક્સ ઉમેરવા' થી સંપૂર્ણ એજન્ટ સિસ્ટમમાં વિકસિત થયું છે.

પુનઃપ્રાપ્તિથી તર્ક સુધી

X પર કોઈએ એક મહત્વપૂર્ણ પરિવર્તન તરફ ધ્યાન દોર્યું:

"એક AI એજન્ટ બનાવો જે શોધ પર તર્ક કરી શકે - માત્ર પુનઃપ્રાપ્તિ જ નહીં."

આ RAG 2.0 નો મુખ્ય તફાવત છે. પરંપરાગત RAG એ 'પુનઃપ્રાપ્તિ → જનરેશન' ની બે-પગલાની પ્રક્રિયા છે. નવી પદ્ધતિ 'પુનઃપ્રાપ્તિ → તર્ક → ક્રિયા' ની એજન્ટ લૂપ છે.

એજન્ટ શોધ પરિણામોને પ્રોમ્પ્ટમાં નાખવાને બદલે, શોધના હેતુને સમજે છે, માહિતીની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરે છે, અને વધુ પુનઃપ્રાપ્તિની જરૂર છે કે નહીં તે નક્કી કરે છે. આ 'ટૂલ વપરાશકર્તા' થી 'સંશોધક' માં અપગ્રેડ છે.

Vector Search 2.0

X પર કોઈએ નવીનતમ પ્રગતિ શેર કરી:

"નવા Vector Search 2.0 અને ADK સાથે લગભગ 10 મિનિટમાં મૂળભૂત Agentic RAG સિસ્ટમ કેવી રીતે બનાવવી તે દર્શાવે છે."

વેક્ટર શોધ હવે સરળ સમાનતા મેચિંગ નથી. નવું સંસ્કરણ આને સપોર્ટ કરે છે:

મિશ્ર પુનઃપ્રાપ્તિ (વેક્ટર + કીવર્ડ્સ)
મલ્ટી-હોપ તર્ક (એક પુનઃપ્રાપ્તિ બીજીને ટ્રિગર કરે છે)
ગતિશીલ પુનઃક્રમાંકન (સંદર્ભના આધારે પરિણામોને સમાયોજિત કરો)

આ RAG ને 'સંબંધિત દસ્તાવેજો શોધવા' થી 'જ્ઞાન માર્ગો બનાવવા' માં વિકસાવે છે.

ઉત્પાદન માટે તૈયાર LLM એપ્લિકેશન્સ

X પર કોઈએ એક યાદી તૈયાર કરી:

"2026 માં તમામ ઉત્પાદન માટે તૈયાર LLM એપ્લિકેશન્સનો સંગ્રહ. awesome-llm-apps માં RAG, એજન્ટ, મલ્ટીમોડલ એપ્લિકેશન્સ અને AI SaaS ઉત્પાદનો માટે સીધો કોપી-પેસ્ટ કરી શકાય તેવો કોડ છે."

આ ઉદ્યોગની પરિપક્વતાને પ્રતિબિંબિત કરે છે: 'પ્રયોગ' થી 'ટેમ્પલેટાઇઝેશન'. જ્યારે RAG એપ્લિકેશન્સ કોપી-પેસ્ટ કરી શકાય છે, ત્યારે તફાવત હવે ટેક્નોલોજી પોતે નથી, પરંતુ ડેટા ગુણવત્તા અને વ્યવસાય સમજણ છે.

100+ LLM ટૂલ લાઇબ્રેરી

X પર કોઈએ આ તૈયાર કર્યું:

"LLM એન્જિનિયરિંગ ટૂલકિટ: 100+ LLM લાઇબ્રેરીઓ અને ફ્રેમવર્કની પસંદગીની યાદી જેનો ઉપયોગ તાલીમ, ફાઇન-ટ્યુનિંગ, નિર્માણ, મૂલ્યાંકન, જમાવટ, RAG અને AI એજન્ટ માટે થાય છે."

ટૂલ ચેઇનનું વિભાજન તક અને બોજ બંને છે. દરેક તબક્કામાં બહુવિધ વિકલ્પો છે:

વેક્ટર ડેટાબેઝ: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
ફ્રેમવર્ક: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
મૂલ્યાંકન: RAGAS, TruLens, Arize...

વધુ પસંદગીઓ, નિર્ણય લેવાનો ખર્ચ વધારે છે.

RAG અને ફાઇન-ટ્યુનિંગની પસંદગી

X પર એક પ્રોજેક્ટ ખાસ કરીને આના માટે છે:

"LLM માટે RAG અને ફાઇન-ટ્યુનિંગ પ્રોજેક્ટ."

આ એન્ટરપ્રાઇઝની સૌથી સામાન્ય મૂંઝવણ છે: RAG ક્યારે વાપરવું? ફાઇન-ટ્યુનિંગ ક્યારે કરવું?

સરળ નિયમ:

RAG: જ્ઞાન વારંવાર બદલાય છે, સ્ત્રોતોને ટાંકવાની જરૂર છે, ખર્ચ સંવેદનશીલ છે
ફાઇન-ટ્યુનિંગ: શૈલી/ફોર્મેટ નિશ્ચિત છે, તર્ક મોડેલ ચોક્કસ છે, વિલંબ સંવેદનશીલ છે

મોટાભાગની એન્ટરપ્રાઇઝ એપ્લિકેશન્સ RAG માટે વધુ યોગ્ય છે, કારણ કે વ્યવસાય જ્ઞાન મોડેલ તાલીમ ચક્ર કરતાં વધુ ઝડપથી અપડેટ થાય છે.

બોટમ લાઇન

2026 માં RAG માં ત્રણ મુખ્ય ફેરફારો:

પુનઃપ્રાપ્તિથી તર્ક સુધી: એજન્ટ માત્ર પુનઃપ્રાપ્તિ જ નથી કરતું, પરંતુ શોધ પ્રક્રિયા પર તર્ક કરે છે
ટેમ્પલેટથી ઉત્પાદન સુધી: કોપી-પેસ્ટ કોડ ઉપલબ્ધ છે, ડેટા અને વ્યવસાયમાં તફાવત છે
પસંદગીથી નિર્ણય સુધી: ઘણા બધા સાધનો, યોગ્ય સંયોજન પસંદ કરવાની વાસ્તવિક ક્ષમતા

RAG હવે 'LLM માં પ્લગઇન ઉમેરવા' નથી, પરંતુ જ્ઞાનની સીમાઓ સાથેની બુદ્ધિશાળી સિસ્ટમ બનાવવાનું છે. જ્ઞાનની સીમાઓ નક્કી કરે છે કે એજન્ટ કઈ સમસ્યાઓ હલ કરી શકે છે, અને પુનઃપ્રાપ્તિની ગુણવત્તા જવાબોની ચોકસાઈ નક્કી કરે છે.

RAG વિનાનું LLM 'બુદ્ધિ ધરાવે છે પણ જ્ઞાન નથી'. RAG સાથેનું LLM 'બુદ્ધિ અને જ્ઞાન બંને ધરાવે છે'. Agentic RAG સાથેનું LLM 'બુદ્ધિ, જ્ઞાન અને સ્વતંત્ર રીતે શીખવાની ક્ષમતા ધરાવે છે'.

પ્રશ્ન એ છે: તમારી જ્ઞાનની સીમાઓ ક્યાં છે?