RAG evoliucija: nuo paieškos papildymo iki agento samprotavimo

2026 m. RAG (paieškos papildytas generavimas) jau evoliucionavo nuo „tiesiog pridėkite paieškos laukelį prie LLM“ iki pilnos agentų sistemos.

Nuo paieškos iki samprotavimo

X kažkas atkreipė dėmesį į esminį poslinkį:

„Sukurkite AI agentą, kuris galėtų samprotauti apie paiešką – o ne tik ją atlikti.“

Tai yra pagrindinis RAG 2.0 skirtumas. Tradicinis RAG yra dviejų žingsnių procesas: „paieška → generavimas“. Nauja paradigma yra agento ciklas „paieška → samprotavimas → veiksmas“.

Agentas ne tik įdeda paieškos rezultatus į prompt, bet ir supranta paieškos ketinimą, įvertina informacijos kokybę, nusprendžia, ar reikia daugiau paieškų. Tai yra atnaujinimas nuo „įrankio naudotojo“ iki „tyrėjo“.

Vector Search 2.0

X kažkas pasidalijo naujausia pažanga:

„Parodykite, kaip per maždaug 10 minučių sukurti pagrindinę Agentic RAG sistemą naudojant naują Vector Search 2.0 ir ADK.“

Vektorinė paieška nebėra paprastas panašumo atitikimas. Nauja versija palaiko:

• Hibridinę paiešką (vektorius + raktažodžiai)
• Daugiapakopį samprotavimą (viena paieška sukelia kitą)
• Dinaminį perrūšiavimą (rezultatų koregavimas pagal kontekstą)

Tai leidžia RAG evoliucionuoti nuo „susijusių dokumentų paieškos“ iki „žinių kelio kūrimo“.

Gamybai paruoštos LLM programos

X kažkas sudarė sąrašą:

„Visų 2026 m. gamybai paruoštų LLM programų rinkinys. awesome-llm-apps apima RAG, Agent, daugiamodales programas ir AI SaaS produktų kodą, kurį galima tiesiogiai nukopijuoti ir įklijuoti.“

Tai atspindi pramonės brandą: nuo „eksperimento“ iki „šablonizavimo“. Kai RAG programas galima nukopijuoti ir įklijuoti, diferenciacija nebėra pati technologija, o duomenų kokybė ir verslo supratimas.

100+ LLM įrankių bibliotekų

X kažkas sudarė:

„LLM inžinerijos įrankių rinkinys: 100+ LLM bibliotekų ir sistemų kuruojamas sąrašas, skirtas mokymui, tikslinimui, kūrimui, vertinimui, diegimui, RAG ir AI agentams.“

Įrankių grandinės susiskaidymas yra ir galimybė, ir našta. Kiekviename etape yra keli pasirinkimai:

• Vektorinės duomenų bazės: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Sistemos: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Vertinimas: RAGAS, TruLens, Arize...

Kuo daugiau pasirinkimų, tuo didesnės sprendimų priėmimo išlaidos.

RAG ir tikslinimo pasirinkimas

X yra projektų, skirtų specialiai:

„LLM RAG ir tikslinimo projektams.“

Tai yra dažniausias įmonių painiavos šaltinis: kada naudoti RAG? Kada tikslinti?

Paprasta taisyklė:

• RAG: žinios dažnai keičiasi, reikia nurodyti šaltinius, jautrus išlaidoms
• Tikslinimas: stilius/formatas fiksuotas, samprotavimo modelis specifinis, jautrus vėlavimui

Dauguma įmonių programų labiau tinka RAG, nes verslo žinios atnaujinamos daug greičiau nei modelio mokymo ciklas.

Esmė

Trys pagrindiniai RAG pokyčiai 2026 m.:

1. Nuo paieškos iki samprotavimo: agentas ne tik ieško, bet ir samprotauja apie paieškos procesą
2. Nuo šablono iki gamybos: galima nukopijuoti ir įklijuoti kodą, diferenciacija yra duomenyse ir versle
3. Nuo pasirinkimo iki sprendimo: per daug įrankių, tikrasis gebėjimas yra pasirinkti tinkamą derinį

RAG nebėra „tiesiog pridėkite priedą prie LLM“, o intelektualios sistemos su žinių ribomis kūrimas. Žinių ribos lemia, kokias problemas gali išspręsti agentas, o paieškos kokybė lemia atsakymo tikslumą.

LLM be RAG yra „intelektas be žinių“. LLM su RAG yra „intelektas su žiniomis“. LLM su Agentic RAG yra „intelektas su žiniomis ir gebėjimas mokytis savarankiškai“.

Klausimas: kur yra jūsų žinių ribos?