RAG-ийн хувьсал: Сэргээх сайжруулалтаас төлөөлөгчийн дүгнэлт хүртэл

2026 онд RAG (Сэргээх сайжруулсан үүсгүүр) нь "LLM-д хайлтын талбар нэмэх" гэдгээс бүрэн төлөөлөгчийн систем болж хөгжсөн байна.

Сэргээхээс дүгнэлт гаргах хүртэл

X дээр нэгэн чухал өөрчлөлтийг онцолсон байна:

"Зөвхөн сэргээх биш, хайлтыг үндэслэн дүгнэлт хийх чадвартай AI Agent бүтээх."

Энэ бол RAG 2.0-ийн гол ялгаа юм. Уламжлалт RAG бол "сэргээх → үүсгэх" гэсэн хоёр алхамт үйл явц юм. Шинэ парадигм бол "сэргээх → дүгнэлт гаргах → үйлдэл хийх" гэсэн төлөөлөгчийн тойрог юм.

Agent нь хайлтын үр дүнг prompt-д хийхийн оронд хайлтын зорилгыг ойлгож, мэдээллийн чанарыг үнэлж, илүү сэргээлт хийх шаардлагатай эсэхийг шийддэг. Энэ нь "хэрэгсэл ашиглагч"-аас "судлаач" болж сайжирсан хэрэг юм.

Vector Search 2.0

X дээр хамгийн сүүлийн үеийн дэвшлийг хуваалцсан байна:

"Шинэ Vector Search 2.0 болон ADK-г ашиглан 10 минутын дотор үндсэн Agentic RAG системийг хэрхэн бүтээхийг харуулсан."

Вектор хайлт нь энгийн төстэй байдлын тохируулга байхаа больсон. Шинэ хувилбар нь дараахыг дэмждэг:

• Холимог сэргээлт (вектор + түлхүүр үг)
• Олон үсрэлттэй дүгнэлт (нэг сэргээлт нь өөр нэгийг өдөөдөг)
• Динамик дахин эрэмбэлэх (үр дүнг контекст дээр үндэслэн тохируулах)

Энэ нь RAG-ийг "холбогдох баримт бичгийг олох" гэдгээс "мэдлэгийн зам барих" болгон хөгжүүлдэг.

Үйлдвэрлэлд бэлэн LLM програм

X дээр хэн нэгэн жагсаалт гаргасан байна:

"2026 онд үйлдвэрлэлд бэлэн бүх LLM програмын цуглуулга. awesome-llm-apps нь RAG, Agent, олон модаль програм болон AI SaaS бүтээгдэхүүнийг шууд хуулж буулгах боломжтой кодыг агуулдаг."

Энэ нь салбарын төлөвшлийг харуулж байна: "туршилт"-аас "загварчлал" хүртэл. RAG програмыг хуулж буулгах боломжтой бол ялгаа нь технологийн хувьд биш, харин өгөгдлийн чанар болон бизнесийн ойлголт юм.

100+ LLM хэрэгслийн сан

X дээр хэн нэгэн дараах зүйлийг эмхэтгэсэн байна:

"LLM инженерчлэлийн хэрэгслийн багц: Сургалт, нарийн тохируулга, бүтээн байгуулалт, үнэлгээ, байршуулалт, RAG болон AI Agent-д зориулсан 100+ LLM сан болон хүрээний сонгомол жагсаалт."

Хэрэгслийн гинжин хэлхээний хэсэгчлэл нь боломж төдийгүй ачаалал юм. Хэсэг бүрт хэд хэдэн сонголт бий:

• Вектор мэдээллийн сан: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Хүрээ: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Үнэлгээ: RAGAS, TruLens, Arize...

Сонголт их байх тусам шийдвэр гаргах зардал өндөр болно.

RAG болон нарийн тохируулгын сонголт

X дээр дараах зүйлд зориулсан төсөл бий:

"LLM-ийн RAG болон нарийн тохируулгын төсөл."

Энэ бол аж ахуйн нэгжүүдийн хамгийн түгээмэл төөрөгдөл юм: RAG-ийг хэзээ ашиглах вэ? Нарийн тохируулгыг хэзээ хийх вэ?

Энгийн дүрэм:

• RAG: Мэдлэг байнга өөрчлөгдөж байдаг, эх сурвалжийг иш татах шаардлагатай, зардлын мэдрэмжтэй
• Нарийн тохируулга: Хэв маяг/формат тогтмол, дүгнэлт гаргах загвар тодорхой, сааталд мэдрэмжтэй

Аж ахуйн нэгжийн ихэнх програм нь RAG-д илүү тохиромжтой, учир нь бизнесийн мэдлэгийг шинэчлэх хурд нь загвар сургалтын мөчлөгөөс хамаагүй хурдан байдаг.

Дүгнэлт

RAG-ийн 2026 оны гурван гол өөрчлөлт:

1. Сэргээхээс дүгнэлт гаргах хүртэл: Agent нь зөвхөн сэргээх биш, хайлтын процессыг үндэслэн дүгнэлт гаргадаг
2. Загвараас үйлдвэрлэл хүртэл: Хуулж буулгах код ашиглах боломжтой, ялгаа нь өгөгдөл болон бизнест байна
3. Сонголтоос шийдвэр хүртэл: Хэрэгсэл хэтэрхий их, жинхэнэ чадвар нь тохирох хослолыг сонгох явдал юм

RAG нь "LLM-д гаднаас залгах" биш, харин мэдлэгийн хил хязгаартай ухаалаг системийг бүтээх явдал юм. Мэдлэгийн хил хязгаар нь Agent ямар асуудлыг шийдэж чадахыг, сэргээлтийн чанар нь хариултын үнэн зөвийг тодорхойлдог.

RAG байхгүй LLM бол "оюун ухаантай боловч мэдлэггүй" юм. RAG-тай LLM бол "оюун ухаантай, мэдлэгтэй" юм. Agentic RAG-тай LLM бол "оюун ухаантай, мэдлэгтэй, бие даан суралцах чадвартай" юм.

Асуулт нь: Таны мэдлэгийн хил хязгаар хаана байна вэ?