Еволуцијата на RAG: Од засилено пребарување до заклучување со помош на агент

Во 2026 година, RAG (Retrieval-Augmented Generation - генерирање засилено со пребарување) еволуираше од „додавање поле за пребарување на LLM“ во комплетен систем на агенти.

Од пребарување до заклучување

Некој на X истакна клучна промена:

„Изградба на AI Agent кој може да заклучува за пребарувањата - а не само да пребарува.“

Ова е клучната разлика на RAG 2.0. Традиционалниот RAG е процес во два чекора „пребарување → генерирање“. Новата парадигма е циклус на агент „пребарување → заклучување → акција“.

Агентот не ги става резултатите од пребарувањето во prompt, туку ја разбира намерата на пребарувањето, ја проценува квалитетот на информациите, одлучува дали се потребни повеќе пребарувања. Ова е надградба од „корисник на алатки“ во „истражувач“.

Vector Search 2.0

Некој на X сподели најнови достигнувања:

„Покажува како да се изгради основен Agentic RAG систем за околу 10 минути со новиот Vector Search 2.0 и ADK.“

Векторското пребарување повеќе не е едноставно совпаѓање на сличности. Новата верзија поддржува:

Мешано пребарување (вектор + клучни зборови)
Заклучување со повеќе скокови (едно пребарување предизвикува друго)
Динамичко преуредување (прилагодување на резултатите врз основа на контекст)

Ова го еволуира RAG од „наоѓање релевантни документи“ во „градење патеки на знаење“.

LLM апликации подготвени за производство

Некој на X состави листа:

„Колекција од сите LLM апликации подготвени за производство во 2026 година. awesome-llm-apps содржи код кој може директно да се копира и залепи за RAG, Agent, мултимодални апликации и AI SaaS производи.“

Ова ја одразува зрелоста на индустријата: од „експеримент“ до „шаблонирање“. Кога RAG апликациите може да се копираат и залепат, диференцијацијата повеќе не е самата технологија, туку квалитетот на податоците и разбирањето на бизнисот.

100+ LLM библиотеки со алатки

Некој на X состави:

„LLM инженерски алатки: 100+ избрана листа на LLM библиотеки и рамки за обука, фино подесување, градење, оценување, распоредување, RAG и AI Agent.“

Фрагментацијата на синџирот на алатки е и можност и товар. Секој чекор има повеќе опции:

Векторски бази на податоци: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
Рамки: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
Оценување: RAGAS, TruLens, Arize...

Колку повеќе избори, толку е поголема цената на одлучувањето.

Избор помеѓу RAG и фино подесување

На X има проект специјално за:

„RAG и проекти за фино подесување на LLM.“

Ова е најчестата конфузија за компаниите: кога да се користи RAG? Кога да се фино подесува?

Едноставно правило:

RAG: знаењето често се менува, треба да се цитираат извори, чувствително на трошоци
Фино подесување: стилот/форматот е фиксен, специфичен модел на заклучување, чувствителен на латентност

Повеќето деловни апликации се посоодветни за RAG, бидејќи брзината на ажурирање на деловното знаење е многу побрза од циклусот на обука на моделот.

Заклучок

Три клучни промени во RAG во 2026 година:

Од пребарување до заклучување: Агентот не само што пребарува, туку и заклучува за процесот на пребарување
Од шаблон до производство: Достапен е код за копирање и залепување, диференцијацијата е во податоците и бизнисот
Од избор до одлука: Има премногу алатки, вистинската способност е да се избере вистинската комбинација

RAG повеќе не е „додавање додаток на LLM“, туку градење интелигентен систем со граници на знаење. Границите на знаењето одредуваат кои проблеми може да ги реши агентот, а квалитетот на пребарувањето ја одредува точноста на одговорот.

LLM без RAG е „интелигентен, но без знаење“. LLM со RAG е „интелигентен и со знаење“. LLM со Agentic RAG е „интелигентен, со знаење и може самостојно да учи“.

Прашањето е: каде се вашите граници на знаење?