L'evoluzione di RAG: dal recupero potenziato al ragionamento dell'agente
Nel 2026, RAG (Retrieval-Augmented Generation) si è evoluto da un semplice "aggiungere una casella di ricerca a un LLM" a un sistema di agenti completo.
Dal recupero al ragionamento
Su X, qualcuno ha sottolineato un cambiamento fondamentale:
"Costruire un agente AI in grado di ragionare sulla ricerca, non solo di recuperare."
Questa è la differenza fondamentale di RAG 2.0. Il RAG tradizionale è un processo in due fasi: "recupero → generazione". Il nuovo paradigma è un ciclo di agenti "recupero → ragionamento → azione".
L'agente non inserisce i risultati della ricerca nel prompt, ma comprende l'intento della ricerca, valuta la qualità delle informazioni e decide se sono necessarie ulteriori ricerche. Questo è un aggiornamento da "utente di strumenti" a "ricercatore".
Vector Search 2.0
Su X, qualcuno ha condiviso gli ultimi progressi:
"Mostrare come costruire un sistema RAG agentico di base in circa 10 minuti con il nuovo Vector Search 2.0 e ADK."
La ricerca vettoriale non è più una semplice corrispondenza di similarità. La nuova versione supporta:
- Recupero ibrido (vettoriale + parole chiave)
- Ragionamento multi-hop (una ricerca ne innesca un'altra)
- Riordinamento dinamico (regolazione dei risultati in base al contesto)
Ciò consente a RAG di evolversi dal "trovare documenti pertinenti" al "costruire percorsi di conoscenza".
Applicazioni LLM pronte per la produzione
Su X, qualcuno ha compilato un elenco:
"Raccolta di tutte le applicazioni LLM pronte per la produzione nel 2026. awesome-llm-apps contiene codice copiabile e incollabile direttamente per RAG, Agent, applicazioni multimodali e prodotti AI SaaS."
Ciò riflette la maturità del settore: da "esperimento" a "modellizzazione". Quando le applicazioni RAG possono essere copiate e incollate, la differenziazione non è più la tecnologia stessa, ma la qualità dei dati e la comprensione del business.
100+ librerie di strumenti LLM
Su X, qualcuno ha compilato:
"Kit di strumenti di ingegneria LLM: un elenco curato di oltre 100 librerie e framework LLM per l'addestramento, la messa a punto, la costruzione, la valutazione, la distribuzione, RAG e agenti AI."
La frammentazione della catena di strumenti è sia un'opportunità che un onere. Ogni collegamento ha più scelte:
- Database vettoriali: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
- Framework: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
- Valutazione: RAGAS, TruLens, Arize...
Più scelte, maggiore è il costo decisionale.
La scelta tra RAG e fine-tuning
Su X, c'è un progetto specificamente per:
"Progetti RAG e fine-tuning per LLM."
Questa è la confusione più comune per le aziende: quando usare RAG? Quando fare fine-tuning?
Regole semplici:
- RAG: la conoscenza cambia frequentemente, è necessario citare le fonti, è sensibile ai costi
- Fine-tuning: stile/formato fisso, modello di ragionamento specifico, sensibile alla latenza
La maggior parte delle applicazioni aziendali sono più adatte per RAG, perché la velocità di aggiornamento della conoscenza aziendale è molto più veloce del ciclo di addestramento del modello.
Conclusione
Tre cambiamenti chiave per RAG nel 2026:
- Dal recupero al ragionamento: l'agente non si limita a recuperare, ma ragiona sul processo di ricerca
- Dal modello alla produzione: codice copiabile e incollabile disponibile, la differenziazione è nei dati e nel business
- Dalla scelta alla decisione: troppi strumenti, la vera capacità è scegliere la combinazione giusta
RAG non è più "aggiungere un plug-in a un LLM", ma costruire un sistema intelligente con confini di conoscenza. I confini della conoscenza determinano quali problemi può risolvere l'agente e la qualità del recupero determina l'accuratezza della risposta.
Un LLM senza RAG è "intelligente ma senza conoscenza". Un LLM con RAG è "intelligente e con conoscenza". Un LLM con RAG agentico è "intelligente, con conoscenza e in grado di apprendere autonomamente".
La domanda è: dove sono i tuoi confini di conoscenza?
