Evolusi RAG: Dari Peningkatan Retrieval ke Inferensi Agen

Pada tahun 2026, RAG (Retrieval-Augmented Generation) telah berevolusi dari sekadar "menambahkan kotak pencarian ke LLM" menjadi sistem agen yang lengkap.

Dari Retrieval ke Inferensi

Seseorang di X menunjukkan perubahan penting:

"Membangun Agen AI yang mampu melakukan inferensi pada pencarian—bukan hanya retrieval—."

Ini adalah perbedaan inti dari RAG 2.0. RAG tradisional adalah proses dua langkah "retrieval → generation". Paradigma baru adalah siklus agen "retrieval → inferensi → tindakan".

Agen tidak memasukkan hasil pencarian ke dalam prompt, tetapi memahami maksud pencarian, menilai kualitas informasi, dan memutuskan apakah diperlukan lebih banyak retrieval. Ini adalah peningkatan dari "pengguna alat" menjadi "peneliti".

Vector Search 2.0

Seseorang di X membagikan kemajuan terbaru:

"Menunjukkan cara membangun sistem RAG Agentic dasar dalam sekitar 10 menit dengan Vector Search 2.0 dan ADK yang baru."

Pencarian vektor bukan lagi sekadar pencocokan kesamaan. Versi baru mendukung:

• Pencarian hibrida (vektor + kata kunci)
• Inferensi multi-hop (satu retrieval memicu yang lain)
• Penataan ulang dinamis (menyesuaikan hasil berdasarkan konteks)

Ini mengubah RAG dari "menemukan dokumen terkait" menjadi "membangun jalur pengetahuan".

Aplikasi LLM Siap Produksi

Seseorang di X menyusun daftar:

"Kumpulan semua aplikasi LLM siap produksi pada tahun 2026. awesome-llm-apps berisi kode yang dapat disalin dan ditempel langsung untuk RAG, Agen, aplikasi multimodal, dan produk AI SaaS."

Ini mencerminkan kematangan industri: dari "eksperimen" menjadi "template". Ketika aplikasi RAG dapat disalin dan ditempel, diferensiasi bukan lagi pada teknologi itu sendiri, tetapi pada kualitas data dan pemahaman bisnis.

100+ Pustaka Alat LLM

Seseorang di X menyusun:

"Toolkit rekayasa LLM: Daftar pilihan 100+ pustaka dan kerangka kerja LLM untuk pelatihan, fine-tuning, pembangunan, evaluasi, penerapan, RAG, dan Agen AI."

Fragmentasi rantai alat adalah peluang dan beban. Setiap tautan memiliki banyak pilihan:

• Basis Data Vektor: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Kerangka Kerja: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Evaluasi: RAGAS, TruLens, Arize...

Semakin banyak pilihan, semakin tinggi biaya pengambilan keputusan.

Pilihan RAG dan Fine-tuning

Ada proyek di X yang secara khusus menargetkan:

"Proyek RAG dan fine-tuning untuk LLM."

Ini adalah kebingungan paling umum bagi perusahaan: kapan menggunakan RAG? Kapan melakukan fine-tuning?

Aturan sederhana:

• RAG: Pengetahuan sering berubah, perlu mengutip sumber, sensitif terhadap biaya
• Fine-tuning: Gaya/format tetap, pola inferensi spesifik, sensitif terhadap latensi

Sebagian besar aplikasi perusahaan lebih cocok untuk RAG, karena kecepatan pembaruan pengetahuan bisnis jauh lebih cepat daripada siklus pelatihan model.

Intinya

Tiga perubahan kunci RAG pada tahun 2026:

1. Dari retrieval ke inferensi: Agen tidak hanya melakukan retrieval, tetapi juga melakukan inferensi pada proses pencarian
2. Dari template ke produksi: Kode salin-tempel tersedia, diferensiasi terletak pada data dan bisnis
3. Dari pilihan ke keputusan: Terlalu banyak alat, kemampuan sebenarnya adalah memilih kombinasi yang tepat

RAG bukan lagi "menambahkan plugin ke LLM", tetapi membangun sistem cerdas dengan batasan pengetahuan. Batasan pengetahuan menentukan masalah apa yang dapat dipecahkan oleh Agen, dan kualitas retrieval menentukan keakuratan jawaban.

LLM tanpa RAG adalah "memiliki IQ tetapi tidak memiliki pengetahuan". LLM dengan RAG adalah "memiliki IQ dan memiliki pengetahuan". LLM dengan RAG Agentic adalah "memiliki IQ, memiliki pengetahuan, dan dapat belajar secara mandiri".

Pertanyaannya adalah: Di mana batasan pengetahuan Anda?