RAGs utvikling: Fra hentingsforbedring til agentresonnering

I 2026 har RAG (Retrieval-Augmented Generation) utviklet seg fra å være «å legge til en søkeboks til LLM» til å bli et komplett agentsystem.

Fra henting til resonnering

Noen på X påpekte et viktig skifte:

«Å bygge en AI-agent som kan resonnere rundt søk – og ikke bare hente.»

Dette er kjerneforskjellen i RAG 2.0. Tradisjonell RAG er en totrinns prosess «henting → generering». Det nye paradigmet er en agentsyklus «henting → resonnering → handling».

Agenten putter ikke bare søkeresultatene inn i prompten, men forstår søkeintensjonen, vurderer informasjonskvaliteten og bestemmer om det er behov for mer henting. Dette er en oppgradering fra «verktøybruker» til «forsker».

Vector Search 2.0

Noen på X delte de siste fremskrittene:

«Viser hvordan du kan bygge et grunnleggende Agentic RAG-system på omtrent 10 minutter med den nye Vector Search 2.0 og ADK.»

Vektorsøk er ikke lenger en enkel likhetstilpasning. Den nye versjonen støtter:

• Blandet henting (vektor + nøkkelord)
• Flerhoppsresonnering (ett søk utløser et annet)
• Dynamisk omorganisering (justerer resultater basert på kontekst)

Dette gjør at RAG utvikler seg fra «å finne relevante dokumenter» til «å bygge kunnskapsstier».

Produksjonsklare LLM-applikasjoner

Noen på X har satt sammen en liste:

«En samling av alle produksjonsklare LLM-applikasjoner i 2026. awesome-llm-apps inneholder kode som kan kopieres og limes inn direkte for RAG, Agent, multimodale applikasjoner og AI SaaS-produkter.»

Dette gjenspeiler bransjens modenhet: fra «eksperiment» til «malbasert». Når RAG-applikasjoner kan kopieres og limes inn, er ikke differensieringen lenger selve teknologien, men datakvalitet og forretningsforståelse.

100+ LLM-verktøybiblioteker

Noen på X har satt sammen:

«LLM Engineering Toolkit: Et kuratert liste over 100+ LLM-biblioteker og rammeverk for trening, finjustering, bygging, evaluering, distribusjon, RAG og AI-agenter.»

Fragmenteringen av verktøykjeden er både en mulighet og en byrde. Hvert trinn har flere valg:

• Vektor-databaser: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Rammeverk: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Evaluering: RAGAS, TruLens, Arize...

Jo flere valg, desto høyere beslutningskostnad.

Valg av RAG og finjustering

Noen på X har prosjekter spesielt rettet mot:

«RAG- og finjusteringsprosjekter for LLM.»

Dette er den vanligste forvirringen for bedrifter: Når skal man bruke RAG? Når skal man finjustere?

Enkel regel:

• RAG: Kunnskap endres hyppig, krever kildehenvisninger, kostnadssensitiv
• Finjustering: Fast stil/format, spesifikt resonneringsmønster, latenssensitiv

De fleste bedriftsapplikasjoner er mer egnet for RAG, fordi forretningskunnskap oppdateres mye raskere enn modelltreningssyklusen.

Konklusjon

RAG har tre viktige endringer i 2026:

1. Fra henting til resonnering: Agenten henter ikke bare, men resonnerer rundt søkeprosessen
2. Fra mal til produksjon: Kopier og lim inn kode er tilgjengelig, differensieringen ligger i data og virksomhet
3. Fra valg til beslutning: For mange verktøy, den virkelige evnen er å velge den riktige kombinasjonen

RAG er ikke lenger «å legge til en plugin til LLM», men å bygge intelligente systemer med kunnskapsgrenser. Kunnskapsgrensene bestemmer hvilke problemer agenten kan løse, og hentingskvaliteten bestemmer nøyaktigheten av svarene.

En LLM uten RAG er «intelligent uten kunnskap». En LLM med RAG er «intelligent og kunnskapsrik». En LLM med Agentic RAG er «intelligent, kunnskapsrik og kan lære selvstendig».

Spørsmålet er: Hvor er dine kunnskapsgrenser?