RAG ನ ವಿಕಸನ: ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ವರ್ಧನೆಯಿಂದ ಏಜೆಂಟ್ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ
2026 ರಲ್ಲಿ, RAG (ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ವರ್ಧಿತ ಉತ್ಪಾದನೆ) "LLM ಗೆ ಹುಡುಕಾಟ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ" ಸಂಪೂರ್ಣ ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ.
ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯಿಂದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ
X ನಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಪ್ರಮುಖ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದ್ದಾರೆ:
"ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಬಲ್ಲ AI ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು - ಕೇವಲ ಹಿಂಪಡೆಯುವುದಲ್ಲ."
ಇದು RAG 2.0 ರ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ RAG "ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ → ಉತ್ಪಾದನೆ" ಎಂಬ ಎರಡು-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಹೊಸ ಮಾದರಿಯು "ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ → ತಾರ್ಕಿಕತೆ → ಕ್ರಿಯೆ" ಏಜೆಂಟ್ ಚಕ್ರವಾಗಿದೆ.
ಏಜೆಂಟ್ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ತುಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹುಡುಕಾಟದ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು "ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆದಾರ" ನಿಂದ "ಸಂಶೋಧಕ" ಗೆ ನವೀಕರಣವಾಗಿದೆ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ 2.0
X ನಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ:
"ಹೊಸ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ 2.0 ಮತ್ತು ADK ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸುಮಾರು 10 ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುವುದು."
ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟವು ಸರಳವಾದ ಹೋಲಿಕೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಲ್ಲ. ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಯು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ:
- ಮಿಶ್ರ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ (ವೆಕ್ಟರ್ + ಕೀವರ್ಡ್)
- ಬಹು-ಹಂತದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ (ಒಂದು ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ)
- ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮರು ಶ್ರೇಯಾಂಕ (ಸಂದರ್ಭದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು)
ಇದು RAG ಅನ್ನು "ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದರಿಂದ" "ಜ್ಞಾನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದಕ್ಕೆ" ವಿಕಸನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
X ನಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದಾರೆ:
"2026 ರಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಎಲ್ಲಾ LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹ. awesome-llm-apps RAG, ಏಜೆಂಟ್, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು AI SaaS ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ನೇರವಾಗಿ ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ."
ಇದು ಉದ್ಯಮದ ಪ್ರಬುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ: "ಪ್ರಯೋಗ" ದಿಂದ "ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್" ಗೆ. RAG ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಕಲಿಸಿ ಅಂಟಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ, ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ತಿಳುವಳಿಕೆ.
100+ LLM ಪರಿಕರ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು
X ನಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದಾರೆ:
"LLM ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್: ತರಬೇತಿ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಶ್ರುತಿ, ನಿರ್ಮಾಣ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ನಿಯೋಜನೆ, RAG ಮತ್ತು AI ಏಜೆಂಟ್ ಗಾಗಿ 100+ LLM ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಆಯ್ದ ಪಟ್ಟಿ."
ಉಪಕರಣ ಸರಪಳಿಯ ವಿಘಟನೆ ಅವಕಾಶ ಮತ್ತು ಹೊರೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಲಿಂಕ್ ಅನೇಕ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:
- ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
- ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: RAGAS, TruLens, Arize...
ಹೆಚ್ಚು ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ಧಾರ ವೆಚ್ಚ.
RAG ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಶ್ರುತಿಯ ಆಯ್ಕೆ
X ನಲ್ಲಿ ಯೋಜನೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರಿಯಾಗಿವೆ:
"LLM ಗಾಗಿ RAG ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಶ್ರುತಿ ಯೋಜನೆಗಳು."
ಇದು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಗೊಂದಲವಾಗಿದೆ: ಯಾವಾಗ RAG ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು? ಯಾವಾಗ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಶ್ರುತಿ ಮಾಡುವುದು?
ಸರಳ ನಿಯಮ:
- RAG: ಜ್ಞಾನವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ವೆಚ್ಚ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ
- ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಶ್ರುತಿ: ಶೈಲಿ/ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ವಿಳಂಬ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದ್ಯಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು RAG ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಜ್ಞಾನವು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಚಕ್ರಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್
2026 ರಲ್ಲಿ RAG ನಲ್ಲಿನ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಬದಲಾವಣೆಗಳು:
- ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯಿಂದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ: ಏಜೆಂಟ್ ಕೇವಲ ಹಿಂಪಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ
- ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ: ನಕಲಿಸಿ ಅಂಟಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಲಭ್ಯವಿದೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿದೆ
- ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ: ತುಂಬಾ ಉಪಕರಣಗಳಿವೆ, ನಿಜವಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೆಂದರೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು
RAG ಇನ್ನು ಮುಂದೆ "LLM ಗೆ ಪ್ಲಗ್-ಇನ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು" ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಜ್ಞಾನದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು. ಜ್ಞಾನದ ಗಡಿಗಳು ಏಜೆಂಟ್ ಯಾವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಉತ್ತರಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
RAG ಇಲ್ಲದ LLM "ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಇದೆ ಆದರೆ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲ". RAG ಹೊಂದಿರುವ LLM "ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ". ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಹೊಂದಿರುವ LLM "ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ, ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ".
ಪ್ರಶ್ನೆ: ನಿಮ್ಮ ಜ್ಞಾನದ ಗಡಿ ಎಲ್ಲಿದೆ?
