Þróun RAG: Frá sóknaraukningu til umboðsráðgjöf
Árið 2026 hefur RAG (Retrieval-Augmented Generation) þróast frá því að vera „að bæta leitarreit við LLM“ í fullkomið umboðskerfi.
Frá sókn til ráðgjöf
Einhver á X benti á mikilvæga breytingu:
„Að byggja upp gervigreindarumboð sem getur ráðfært sig við leit - ekki bara sókn.“
Þetta er kjarna munurinn á RAG 2.0. Hefðbundið RAG er tveggja þrepa ferli „sókn → myndun“. Nýja viðmiðið er umboðshringur „sókn → ráðgjöf → aðgerð“.
Umboðsmaðurinn setur ekki leitarniðurstöðurnar í prompt, heldur skilur leitarfyrirætlanir, dæmir gæði upplýsinga og ákveður hvort þörf sé á meiri sókn. Þetta er uppfærsla frá „verkfæranotanda“ í „rannsakanda“.
Vector Search 2.0
Einhver á X deildi nýjustu framförum:
„Sýnir hvernig á að byggja upp einfalt Agentic RAG kerfi á um það bil 10 mínútum með nýju Vector Search 2.0 og ADK.“
Vektorsókn er ekki lengur einföld svipuð samsvörun. Nýja útgáfan styður:
- Blönduð sókn (vektor + leitarorð)
- Fjölhoppa ráðgjöf (ein sókn kallar á aðra)
- Dynamic endurröðun (aðlaga niðurstöður út frá samhengi)
Þetta þróar RAG frá „að finna viðeigandi skjöl“ í „að byggja upp þekkingarleiðir“.
Framleiðslutilbúin LLM forrit
Einhver á X tók saman lista:
„Safn allra framleiðslutilbúinna LLM forrita árið 2026. awesome-llm-apps inniheldur kóða sem hægt er að afrita og líma beint fyrir RAG, Agent, fjölbreytileg forrit og AI SaaS vörur.“
Þetta endurspeglar þroska iðnaðarins: frá „tilraun“ til „sniðmát“. Þegar RAG forrit er hægt að afrita og líma er aðgreiningin ekki lengur tæknin sjálf, heldur gæði gagna og viðskiptaskilningur.
100+ LLM verkfærakassar
Einhver á X tók saman:
„LLM verkfræðiverkfærakista: 100+ úrval af LLM bókasöfnum og ramma fyrir þjálfun, fínstillingu, byggingu, mat, dreifingu, RAG og AI Agent.“
Sundrung verkfærakeðjunnar er bæði tækifæri og byrði. Það eru mörg val á hverjum hlekk:
- Vektorgagnagrunnar: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
- Rammar: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
- Mat: RAGAS, TruLens, Arize...
Því fleiri valkostir, því hærri ákvörðunarkostnaður.
Val á RAG og fínstillingu
Einhver á X er með verkefni sérstaklega fyrir:
„RAG og fínstillingarverkefni fyrir LLM.“
Þetta er algengasta ruglingur fyrirtækja: Hvenær á að nota RAG? Hvenær á að fínstilla?
Einföld regla:
- RAG: Þekking breytist oft, þarf að vitna í heimildir, kostnaðarnæm
- Fínstilling: Stíll/snið er fast, ráðgjafarmynstur er sérstakt, seinkunarnæm
Flest fyrirtækjaforrit henta betur fyrir RAG, vegna þess að viðskiptaþekking uppfærist mun hraðar en líkanaþjálfunartímabilið.
Niðurstaða
Þrjár lykilbreytingar á RAG árið 2026:
- Frá sókn til ráðgjöf: Umboðsmaðurinn er ekki bara að sækja, heldur ráðfærir sig við leitarferlið
- Frá sniðmáti til framleiðslu: Afrita og líma kóða er tiltækur, aðgreiningin er í gögnum og viðskiptum
- Frá vali til ákvörðunar: Of mörg verkfæri, raunveruleg geta er að velja rétta samsetningu
RAG er ekki lengur „að bæta viðbót við LLM“, heldur að byggja upp greind kerfi með þekkingarmörkum. Þekkingarmörkin ákvarða hvaða vandamál umboðsmaðurinn getur leyst og gæði sóknar ákvarða nákvæmni svarsins.
LLM án RAG er „greindur en ekki fróður“. LLM með RAG er „greindur og fróður“. LLM með Agentic RAG er „greindur, fróður og getur lært sjálfstætt“.
Spurningin er: Hvar eru þín þekkingarmörk?
