A RAG evolúciója: A lekérdezés-kiegészítéstől az ügynöki következtetésig

2026-ban a RAG (Retrieval-Augmented Generation, lekérdezés-kiegészített generálás) már nem csak egy „keresőmező hozzáadása az LLM-hez”, hanem egy teljes ügynökrendszer lett.

A lekérdezéstől a következtetésig

Valaki az X-en rámutatott egy kulcsfontosságú változásra:

„Építsünk egy olyan AI ügynököt, amely képes következtetni a keresésekből – nem csak lekérdezni azokat.”

Ez a RAG 2.0 lényege. A hagyományos RAG egy kétlépéses folyamat: „lekérdezés → generálás”. Az új paradigma egy „lekérdezés → következtetés → cselekvés” ügynöki ciklus.

Az ügynök nem csak a keresési eredményeket tömi be a promptba, hanem megérti a keresési szándékot, felméri az információ minőségét, és eldönti, hogy szüksége van-e további lekérdezésre. Ez egy „eszközhasználótól” a „kutatóvá” való fejlődés.

Vector Search 2.0

Valaki az X-en megosztotta a legújabb fejleményeket:

„Bemutatjuk, hogyan lehet egy alapvető Agentic RAG rendszert építeni körülbelül 10 perc alatt az új Vector Search 2.0 és ADK segítségével.”

A vektoros keresés már nem egyszerű hasonlóság-illesztés. Az új verzió támogatja:

• Hibrid lekérdezést (vektor + kulcsszavak)
• Többlépcsős következtetést (egy lekérdezés egy másikat indít el)
• Dinamikus újrarendezést (az eredmények kontextus alapján történő beállítása)

Ez a RAG-ot a „releváns dokumentumok kereséséből” a „tudáspályák építésévé” fejleszti.

Gyártásra kész LLM alkalmazások

Valaki az X-en összeállított egy listát:

„A 2026-ban gyártásra kész LLM alkalmazások teljes gyűjteménye. Az awesome-llm-apps tartalmazza a RAG, Agent, többmodális alkalmazások és AI SaaS termékek közvetlenül másolható és beilleszthető kódját.”

Ez az ipar érettségét tükrözi: a „kísérletezéstől” a „sablonosításig”. Amikor a RAG alkalmazások másolhatók és beilleszthetők, a differenciálás már nem a technológia maga, hanem az adatminőség és az üzleti megértés.

100+ LLM eszközkönyvtár

Valaki az X-en összeállított egy listát:

„LLM mérnöki eszközkészlet: 100+ LLM könyvtár és keretrendszer válogatott listája a képzéshez, finomhangoláshoz, építéshez, értékeléshez, telepítéshez, RAG-hoz és AI ügynökökhöz.”

Az eszközlánc töredezettsége egyszerre lehetőség és teher. Minden lépésben több választási lehetőség van:

• Vektor adatbázisok: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Keretrendszerek: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Értékelés: RAGAS, TruLens, Arize...

Minél több a választási lehetőség, annál magasabb a döntési költség.

RAG és finomhangolás választása

Az X-en van egy projekt, amely kifejezetten a következőkre összpontosít:

„LLM RAG és finomhangolási projektek.”

Ez a vállalatok leggyakoribb dilemmája: Mikor használjunk RAG-ot? Mikor finomhangoljunk?

Egyszerű szabály:

• RAG: A tudás gyakran változik, hivatkozásokra van szükség, költségérzékeny
• Finomhangolás: A stílus/formátum rögzített, a következtetési mintázat specifikus, késleltetés-érzékeny

A legtöbb vállalati alkalmazás jobban megfelel a RAG-nak, mert az üzleti tudás sokkal gyorsabban frissül, mint a modellképzési ciklus.

Lényeg

A RAG három kulcsfontosságú változása 2026-ban:

1. A lekérdezéstől a következtetésig: Az ügynök nem csak lekérdez, hanem következtet a keresési folyamatból
2. A sablontól a gyártásig: Másolható és beilleszthető kód elérhető, a differenciálás az adatokban és az üzletben rejlik
3. A választástól a döntésig: Túl sok eszköz van, a valódi képesség a megfelelő kombináció kiválasztása

A RAG már nem csak egy „külső modul hozzáadása az LLM-hez”, hanem egy tudáshatárokkal rendelkező intelligens rendszer építése. A tudáshatárok határozzák meg, hogy az ügynök milyen problémákat tud megoldani, a lekérdezés minősége pedig a válaszok pontosságát.

A RAG nélküli LLM „intelligens, de nincs tudása”. A RAG-gal rendelkező LLM „intelligens és van tudása”. Az Agentic RAG-gal rendelkező LLM „intelligens, van tudása és képes önállóan tanulni”.

A kérdés az: hol vannak a te tudáshatáraid?