RAG evolūcija: no papildinātas izgūšanas līdz aģenta spriešanai
- gadā RAG (Retrieval-Augmented Generation — ģenerēšana, kas papildināta ar izgūšanu) ir attīstījusies no "vienkārši pievienojiet LLM meklēšanas lodziņu" līdz pilnīgai aģenta sistēmai.
No izgūšanas līdz spriešanai
Kāds X lietotājs norādīja uz būtisku pāreju:
"Izveidojiet AI aģentu, kas spēj spriest par meklēšanu, nevis tikai izgūt."
Šī ir RAG 2.0 galvenā atšķirība. Tradicionālais RAG ir divpakāpju process "izgūšana → ģenerēšana". Jaunā paradigma ir aģenta cikls "izgūšana → spriešana → darbība".
Aģents nevis vienkārši ievieto meklēšanas rezultātus promptā, bet gan saprot meklēšanas nolūku, novērtē informācijas kvalitāti un izlemj, vai ir nepieciešama papildu izgūšana. Šī ir pāreja no "rīku lietotāja" uz "pētnieku".
Vector Search 2.0
Kāds X lietotājs dalījās ar jaunākajiem sasniegumiem:
"Parāda, kā izmantot jauno Vector Search 2.0 un ADK, lai aptuveni 10 minūtēs izveidotu pamata Agentic RAG sistēmu."
Vektoru meklēšana vairs nav vienkārša līdzības atbilstība. Jaunā versija atbalsta:
- Hibrīda izgūšana (vektors + atslēgvārdi)
- Vairāku lēcienu spriešana (viena izgūšana izraisa citu)
- Dinamiska pārkārtošana (rezultātu pielāgošana, pamatojoties uz kontekstu)
Tas ļauj RAG attīstīties no "atrast saistītus dokumentus" līdz "veidot zināšanu ceļus".
Ražošanai gatavas LLM lietojumprogrammas
Kāds X lietotājs apkopoja sarakstu:
"2026. gada visu ražošanai gatavo LLM lietojumprogrammu apkopojums. awesome-llm-apps ietver RAG, Agent, multimodālas lietojumprogrammas un AI SaaS produktu tieši kopējamu un ielīmējamu kodu."
Tas atspoguļo nozares briedumu: no "eksperimenta" līdz "šablonizācijai". Kad RAG lietojumprogrammas var kopēt un ielīmēt, diferenciācija vairs nav pati tehnoloģija, bet gan datu kvalitāte un biznesa izpratne.
100+ LLM rīku bibliotēkas
Kāds X lietotājs apkopoja:
"LLM inženierijas rīkkopa: 100+ LLM bibliotēku un ietvaru atlasīts saraksts LLM apmācībai, precizēšanai, veidošanai, novērtēšanai, izvietošanai, RAG un AI aģentiem."
Rīku ķēdes sadrumstalotība ir gan iespēja, gan slogs. Katram posmam ir vairākas izvēles iespējas:
- Vektoru datubāzes: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
- Ietvari: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
- Novērtēšana: RAGAS, TruLens, Arize...
Jo vairāk izvēles iespēju, jo augstākas lēmumu pieņemšanas izmaksas.
RAG un precizēšanas izvēle
X ir projekts, kas īpaši paredzēts:
"LLM RAG un precizēšanas projekti."
Šis ir visizplatītākais uzņēmumu apjukums: kad izmantot RAG? Kad precizēt?
Vienkāršs noteikums:
- RAG: zināšanas bieži mainās, ir nepieciešamas atsauces uz avotiem, jutīgs pret izmaksām
- Precizēšana: stils/formāts ir fiksēts, spriešanas modelis ir specifisks, jutīgs pret latentumu
Lielākā daļa uzņēmumu lietojumprogrammu ir vairāk piemērotas RAG, jo biznesa zināšanas tiek atjauninātas daudz ātrāk nekā modeļa apmācības cikls.
Secinājums
Trīs galvenās RAG izmaiņas 2026. gadā:
- No izgūšanas līdz spriešanai: Aģents ne tikai izgūst, bet arī spriež par meklēšanas procesu
- No šablona līdz ražošanai: ir pieejams kopējams un ielīmējams kods, diferenciācija ir datos un biznesā
- No izvēles līdz lēmumam: ir pārāk daudz rīku, patiesā spēja ir izvēlēties pareizo kombināciju
RAG vairs nav "vienkārši pievienojiet LLM spraudni", bet gan inteliģentas sistēmas ar zināšanu robežām izveide. Zināšanu robežas nosaka, kādas problēmas aģents var atrisināt, un izgūšanas kvalitāte nosaka atbildes precizitāti.
LLM bez RAG ir "ar IQ, bet bez zināšanām". LLM ar RAG ir "ar IQ un zināšanām". LLM ar Agentic RAG ir "ar IQ, zināšanām un spēju patstāvīgi mācīties".
Jautājums ir: kur ir jūsu zināšanu robežas?
