RAG-ის ევოლუცია: მოძიებაზე დაფუძნებული გაძლიერებიდან აგენტის მსჯელობამდე
2026 წელს, RAG (მოძიებაზე დაფუძნებული გენერირება) უკვე გადაიქცა „LLM-ისთვის საძიებო ველის დამატებიდან“ სრულ აგენტის სისტემად.
მოძიებიდან მსჯელობამდე
X-ზე ვიღაცამ აღნიშნა მნიშვნელოვანი ცვლილება:
„შექმენით AI აგენტი, რომელსაც შეუძლია მსჯელობა ძიების საფუძველზე - და არა მხოლოდ მოძიება.“
ეს არის RAG 2.0-ის მთავარი განსხვავება. ტრადიციული RAG არის ორსაფეხურიანი პროცესი: „მოძიება → გენერირება“. ახალი პარადიგმა არის „მოძიება → მსჯელობა → მოქმედება“ აგენტის ციკლი.
აგენტი არ ათავსებს საძიებო შედეგებს prompt-ში, არამედ გებულობს ძიების განზრახვას, აფასებს ინფორმაციის ხარისხს, წყვეტს, სჭირდება თუ არა მეტი მოძიება. ეს არის „ინსტრუმენტის მომხმარებლიდან“ „მკვლევარზე“ განახლება.
Vector Search 2.0
X-ზე ვიღაცამ გააზიარა უახლესი პროგრესი:
„აჩვენეთ, როგორ ავაშენოთ ძირითადი Agentic RAG სისტემა ახალი Vector Search 2.0-ით და ADK-ით დაახლოებით 10 წუთში.“
ვექტორული ძიება აღარ არის მარტივი მსგავსების დამთხვევა. ახალი ვერსია მხარს უჭერს:
- ჰიბრიდულ მოძიებას (ვექტორი + საკვანძო სიტყვები)
- მრავალჯერად მსჯელობას (ერთი მოძიება იწვევს მეორეს)
- დინამიურ გადალაგებას (შედეგების კონტექსტზე დაყრდნობით მორგება)
ეს RAG-ს „დაკავშირებული დოკუმენტების პოვნაში“ აქცევს „ცოდნის გზის აგებაში“.
წარმოებისთვის მზად LLM აპლიკაციები
X-ზე ვიღაცამ შეადგინა სია:
„2026 წლის ყველა წარმოებისთვის მზად LLM აპლიკაციის კოლექცია. awesome-llm-apps შეიცავს RAG-ის, Agent-ის, მულტიმოდალური აპლიკაციების და AI SaaS პროდუქტების პირდაპირ კოპირება-ჩასმის კოდს.“
ეს ასახავს ინდუსტრიის სიმწიფეს: „ექსპერიმენტიდან“ „თარგებამდე“. როდესაც RAG აპლიკაციების კოპირება და ჩასმა შესაძლებელია, დიფერენციაცია აღარ არის თავად ტექნოლოგია, არამედ მონაცემთა ხარისხი და ბიზნესის გაგება.
100+ LLM ინსტრუმენტების ბიბლიოთეკა
X-ზე ვიღაცამ შეადგინა:
„LLM საინჟინრო ინსტრუმენტარიუმი: 100+ LLM ბიბლიოთეკისა და ჩარჩოს კურირებული სია LLM-ების ვარჯიშისთვის, დახვეწისთვის, აგებისთვის, შეფასებისთვის, განლაგებისთვის, RAG-ისთვის და AI აგენტისთვის.“
ინსტრუმენტების ჯაჭვის ფრაგმენტაცია არის როგორც შესაძლებლობა, ასევე ტვირთი. თითოეულ რგოლს აქვს მრავალი არჩევანი:
- ვექტორული მონაცემთა ბაზები: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
- ჩარჩოები: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
- შეფასება: RAGAS, TruLens, Arize...
რაც მეტია არჩევანი, მით მეტია გადაწყვეტილების მიღების ღირებულება.
RAG-ისა და დახვეწის არჩევანი
X-ზე არის პროექტი, რომელიც სპეციალურად ეხება:
„LLM-ების RAG-ისა და დახვეწის პროექტი.“
ეს არის საწარმოების ყველაზე გავრცელებული დაბნეულობა: როდის გამოვიყენოთ RAG? როდის დავხვეწოთ?
მარტივი წესი:
- RAG: ცოდნა ხშირად იცვლება, საჭიროა წყაროების მითითება, ხარჯებისადმი მგრძნობიარე
- დახვეწა: სტილი/ფორმატი ფიქსირებულია, მსჯელობის კონკრეტული მოდელი, შეყოვნებისადმი მგრძნობიარე
საწარმოთა აპლიკაციების უმეტესობა უფრო შესაფერისია RAG-ისთვის, რადგან ბიზნესის ცოდნის განახლების სიჩქარე გაცილებით სწრაფია, ვიდრე მოდელის ვარჯიშის ციკლი.
ქვედა ხაზი
RAG-ში 2026 წლის სამი ძირითადი ცვლილება:
- მოძიებიდან მსჯელობამდე: აგენტი არ არის მხოლოდ მოძიება, არამედ მსჯელობს ძიების პროცესზე
- თარგებიდან წარმოებამდე: კოპირება-ჩასმის კოდი ხელმისაწვდომია, დიფერენციაცია მონაცემებსა და ბიზნესშია
- არჩევანიდან გადაწყვეტილებამდე: ძალიან ბევრი ინსტრუმენტია, ნამდვილი შესაძლებლობა არის შესაფერისი კომბინაციის არჩევა
RAG აღარ არის „LLM-ისთვის დანამატის დამატება“, არამედ ცოდნის საზღვრების მქონე ინტელექტუალური სისტემის აგება. ცოდნის საზღვრები განსაზღვრავს, რა პრობლემების გადაჭრა შეუძლია აგენტს, ხოლო მოძიების ხარისხი განსაზღვრავს პასუხის სიზუსტეს.
LLM RAG-ის გარეშე არის „ინტელექტი ცოდნის გარეშე“. LLM RAG-ით არის „ინტელექტი ცოდნით“. Agentic RAG-ის მქონე LLM არის „ინტელექტი ცოდნით და თვითსწავლის უნარით“.
კითხვაა: სად არის თქვენი ცოდნის საზღვრები?
