Evolusi RAG: Daripada Peningkatan Pengambilan kepada Penaakulan Ejen

Menjelang tahun 2026, RAG (Retrieval-Augmented Generation) telah berkembang daripada 'menambah kotak carian pada LLM' menjadi sistem ejen yang lengkap.

Daripada Pengambilan kepada Penaakulan

Seseorang di X telah menunjukkan peralihan penting:

"Membina Ejen AI yang mampu menaakul carian—bukan sekadar mengambil—."

Ini adalah perbezaan utama RAG 2.0. RAG tradisional ialah proses dua langkah 'pengambilan → penjanaan'. Paradigma baharu ialah gelung ejen 'pengambilan → penaakulan → tindakan'.

Ejen tidak memasukkan hasil carian ke dalam prompt, tetapi memahami niat carian, menilai kualiti maklumat, dan memutuskan sama ada lebih banyak pengambilan diperlukan. Ini adalah peningkatan daripada 'pengguna alat' kepada 'penyelidik'.

Carian Vektor 2.0

Seseorang di X berkongsi kemajuan terkini:

"Menunjukkan cara membina sistem RAG Agentik asas dalam masa kira-kira 10 minit dengan Carian Vektor 2.0 dan ADK baharu."

Carian vektor bukan lagi padanan persamaan yang mudah. Versi baharu menyokong:

• Pengambilan hibrid (vektor + kata kunci)
• Penaakulan berbilang lompatan (satu pengambilan mencetuskan yang lain)
• Penyusunan semula dinamik (melaraskan hasil berdasarkan konteks)

Ini membolehkan RAG berkembang daripada 'mencari dokumen yang berkaitan' kepada 'membina laluan pengetahuan'.

Aplikasi LLM Sedia Pengeluaran

Seseorang di X telah menyusun senarai:

"Koleksi semua aplikasi LLM sedia pengeluaran pada tahun 2026. awesome-llm-apps mengandungi kod yang boleh disalin dan ditampal secara terus untuk RAG, Ejen, aplikasi berbilang mod dan produk AI SaaS."

Ini mencerminkan kematangan industri: daripada 'eksperimen' kepada 'templat'. Apabila aplikasi RAG boleh disalin dan ditampal, pembezaan bukan lagi teknologi itu sendiri, tetapi kualiti data dan pemahaman perniagaan.

100+ Pustaka Alat LLM

Seseorang di X telah menyusun:

"Kit alat kejuruteraan LLM: 100+ senarai pilihan pustaka dan rangka kerja LLM untuk melatih, memperhalusi, membina, menilai, menggunakan, RAG dan Ejen AI."

Fragmentasi rantaian alat adalah peluang dan beban. Terdapat pelbagai pilihan dalam setiap pautan:

• Pangkalan data vektor: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Rangka kerja: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Penilaian: RAGAS, TruLens, Arize...

Semakin banyak pilihan, semakin tinggi kos membuat keputusan.

Pilihan RAG dan Penalaan Halus

Terdapat projek di X yang khusus untuk:

"Projek RAG dan penalaan halus untuk LLM."

Ini adalah kekeliruan yang paling biasa bagi perusahaan: Bila hendak menggunakan RAG? Bila hendak melakukan penalaan halus?

Peraturan mudah:

• RAG: Pengetahuan kerap berubah, memerlukan petikan sumber, sensitif kos
• Penalaan halus: Gaya/format tetap, corak penaakulan tertentu, sensitif kependaman

Kebanyakan aplikasi perusahaan lebih sesuai untuk RAG, kerana kelajuan kemas kini pengetahuan perniagaan jauh lebih pantas daripada kitaran latihan model.

Kesimpulan

Tiga perubahan utama dalam RAG pada tahun 2026:

1. Daripada pengambilan kepada penaakulan: Ejen bukan sahaja mengambil, tetapi menaakul proses carian
2. Daripada templat kepada pengeluaran: Kod salin dan tampal tersedia, pembezaan terletak pada data dan perniagaan
3. Daripada pilihan kepada keputusan: Terlalu banyak alat, keupayaan sebenar adalah memilih kombinasi yang sesuai

RAG bukan lagi 'menambah pemalam pada LLM', tetapi membina sistem pintar dengan sempadan pengetahuan. Sempadan pengetahuan menentukan masalah yang boleh diselesaikan oleh Ejen, dan kualiti pengambilan menentukan ketepatan jawapan.

LLM tanpa RAG adalah 'mempunyai IQ tetapi tiada pengetahuan'. LLM dengan RAG adalah 'mempunyai IQ dan pengetahuan'. LLM dengan RAG Agentik adalah 'mempunyai IQ, pengetahuan dan mampu belajar secara autonomi'.

Persoalannya ialah: Di manakah sempadan pengetahuan anda?