RAG эволюциясы: іздеуді жақсартудан агенттік тұжырымға дейін
2026 жылы RAG (іздеуді жақсарту арқылы генерация) «LLM-ге іздеу жолағын қосудан» толыққанды агенттік жүйеге айналды.
Іздеуден тұжырымға дейін
X-те біреу маңызды өзгерісті атап өтті:
«Тек іздеу емес, тұжырымдай алатын AI агентін құру.»
Бұл RAG 2.0-ның негізгі айырмашылығы. Дәстүрлі RAG - «іздеу → генерация» екі қадамдық процесс. Жаңа парадигма - «іздеу → тұжырым → әрекет» агенттік циклі.
Агент іздеу нәтижелерін prompt-қа салудың орнына, іздеу ниетін түсінеді, ақпарат сапасын бағалайды, көбірек іздеу қажет пе, жоқ па, соны шешеді. Бұл «құрал пайдаланушыдан» «зерттеушіге» жаңарту.
Vector Search 2.0
X-те біреу соңғы жетістіктермен бөлісті:
«Жаңа Vector Search 2.0 және ADK көмегімен шамамен 10 минут ішінде негізгі Agentic RAG жүйесін қалай құруға болатынын көрсетіңіз.»
Векторлық іздеу енді қарапайым ұқсастықты сәйкестендіру емес. Жаңа нұсқа келесілерді қолдайды:
- Аралас іздеу (вектор + кілт сөздер)
- Көп секірулі тұжырым (бір іздеу басқасын іске қосады)
- Динамикалық қайта реттеу (контекст негізінде нәтижелерді реттеу)
Бұл RAG-ты «байланысты құжаттарды табудан» «білім жолдарын құруға» дейін дамытады.
Өндіріске дайын LLM қосымшасы
X-те біреу тізімді жинады:
«2026 жылы өндіріске дайын барлық LLM қосымшаларының жинағы. awesome-llm-apps RAG, Agent, мультимодальды қосымшалар мен AI SaaS өнімдерінің тікелей көшіруге және қоюға болатын кодын қамтиды.»
Бұл саланың жетілуін көрсетеді: «эксперименттен» «үлгіге» дейін. RAG қосымшасын көшіруге және қоюға болатын кезде, айырмашылық енді технологияның өзі емес, деректер сапасы және бизнесті түсіну болып табылады.
100+ LLM құралдар кітапханасы
X-те біреу жинады:
«LLM инженерлік құралдар жинағы: 100+ LLM кітапханалары мен жақтауларының таңдаулы тізімі, оқыту, дәлдеу, құру, бағалау, орналастыру, RAG және AI агенті үшін.»
Құралдар тізбегінің бөлшектенуі мүмкіндік те, ауыртпалық та болып табылады. Әрбір буынның бірнеше таңдауы бар:
- Векторлық дерекқор: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
- Жақтау: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
- Бағалау: RAGAS, TruLens, Arize...
Таңдау неғұрлым көп болса, шешім қабылдау құны соғұрлым жоғары болады.
RAG және дәлдеуді таңдау
X-те жоба арнайы бағытталған:
«LLM үшін RAG және дәлдеу жобасы.»
Бұл кәсіпорындардың ең көп кездесетін шатасуы: қашан RAG қолдану керек? Қашан дәлдеу керек?
Қарапайым ереже:
- RAG: білім жиі өзгереді, дереккөздерге сілтеме жасау керек, шығындарға сезімтал
- Дәлдеу: стиль/формат бекітілген, тұжырымдау үлгісі нақты, кідіріске сезімтал
Көптеген кәсіпорын қосымшалары RAG үшін қолайлы, өйткені бизнес білімі модельді оқыту цикліне қарағанда әлдеқайда жылдам жаңартылады.
Төменгі сызық
RAG-тың 2026 жылғы үш негізгі өзгерісі:
- Іздеуден тұжырымға дейін: Агент тек іздеу емес, іздеу процесі туралы тұжырым жасайды
- Үлгіден өндіріске дейін: Көшіруге және қоюға болатын код қол жетімді, айырмашылық деректер мен бизнесте
- Таңдаудан шешімге дейін: Құралдар тым көп, нағыз қабілет - тиісті комбинацияны таңдау
RAG енді «LLM-ге қосымша қосу» емес, білім шекарасы бар интеллектуалды жүйені құру болып табылады. Білім шекарасы Агенттің қандай мәселелерді шеше алатынын анықтайды, ал іздеу сапасы жауаптың дәлдігін анықтайды.
RAG жоқ LLM - «ақылды, бірақ білімі жоқ». RAG бар LLM - «ақылды және білімді». Agentic RAG бар LLM - «ақылды, білімді және өздігінен үйрене алады».
Мәселе: сіздің білім шекараңыз қайда?
