RAG ਦਾ ਵਿਕਾਸ: ਰੀਟਰੀਵਲ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਏਜੰਟ ਤਰਕ ਤੱਕ
2026 ਵਿੱਚ, RAG (ਰੀਟਰੀਵਲ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੀ ਜਨਰੇਸ਼ਨ) 'LLM ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖੋਜ ਬਾਕਸ ਜੋੜਨ' ਤੋਂ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਗਈ ਹੈ।
ਰੀਟਰੀਵਲ ਤੋਂ ਤਰਕ ਤੱਕ
X 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ:
"ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਖੋਜ 'ਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਵੇ - ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ।"
ਇਹ RAG 2.0 ਦਾ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ RAG ਇੱਕ ਦੋ-ਪੜਾਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ: "ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ → ਤਿਆਰ ਕਰੋ"। ਨਵਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮ "ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ → ਤਰਕ ਕਰੋ → ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੋ" ਏਜੰਟ ਲੂਪ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦਾ, ਸਗੋਂ ਖੋਜ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ "ਟੂਲ ਉਪਭੋਗਤਾ" ਤੋਂ "ਖੋਜਕਰਤਾ" ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਹੈ।
ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ 2.0
X 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਨਵੀਨਤਮ ਤਰੱਕੀ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ:
"ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਨਵੇਂ Vector Search 2.0 ਅਤੇ ADK ਨਾਲ ਲਗਭਗ 10 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ Agentic RAG ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।"
ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਸਮਾਨਤਾ ਮੈਚਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਰੀਟਰੀਵਲ (ਵੈਕਟਰ + ਕੀਵਰਡ)
- ਮਲਟੀ-ਹੌਪ ਤਰਕ (ਇੱਕ ਰੀਟਰੀਵਲ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ)
- ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮੁੜ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨਾ (ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ)
ਇਹ RAG ਨੂੰ "ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ" ਤੋਂ "ਗਿਆਨ ਮਾਰਗ ਬਣਾਉਣ" ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਤਿਆਰ LLM ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
X 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤੀ:
"2026 ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਤਿਆਰ LLM ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ। awesome-llm-apps ਵਿੱਚ RAG, ਏਜੰਟ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ AI SaaS ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਕੋਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।"
ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: "ਪ੍ਰਯੋਗ" ਤੋਂ "ਟੈਂਪਲੇਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ" ਤੱਕ। ਜਦੋਂ RAG ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਹੁਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮਝ ਹੈ।
100+ LLM ਟੂਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ
X 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤਾ:
"LLM ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੂਲਕਿੱਟ: 100+ LLM ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਸੂਚੀ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਬਿਲਡਿੰਗ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਤੈਨਾਤੀ, RAG, ਅਤੇ AI ਏਜੰਟ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।"
ਟੂਲ ਚੇਨ ਦਾ ਖੰਡਨ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੋਝ ਦੋਵੇਂ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਹਨ:
- ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
- ਫਰੇਮਵਰਕ: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
- ਮੁਲਾਂਕਣ: RAGAS, TruLens, Arize...
ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਕਲਪ, ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਓਨੀ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ।
RAG ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਚੋਣ
X 'ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ ਹੈ:
"LLM ਲਈ RAG ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।"
ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਲਝਣ ਹੈ: RAG ਕਦੋਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ? ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਦੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ?
ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ:
- RAG: ਗਿਆਨ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਲਾਗਤ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
- ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ: ਸ਼ੈਲੀ/ਫਾਰਮੈਟ ਸਥਿਰ ਹੈ, ਤਰਕ ਮੋਡ ਖਾਸ ਹੈ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ RAG ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਗਿਆਨ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਚੱਕਰ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਹੇਠਲੀ ਲਾਈਨ
2026 ਵਿੱਚ RAG ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਬਦਲਾਅ:
- ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਤਰਕ ਤੱਕ: ਏਜੰਟ ਸਿਰਫ਼ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਸਗੋਂ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਤਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ: ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਕੋਡ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਹੈ
- ਚੋਣ ਤੋਂ ਫੈਸਲੇ ਤੱਕ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੂਲ, ਅਸਲ ਸਮਰੱਥਾ ਸਹੀ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਹੈ
RAG ਹੁਣ "LLM ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਲੱਗਇਨ ਜੋੜਨਾ" ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਗਿਆਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਗਿਆਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਏਜੰਟ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
RAG ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ LLM "ਬੁੱਧੀ ਵਾਲਾ ਪਰ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ" ਹੈ। RAG ਵਾਲਾ LLM "ਬੁੱਧੀ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਵਾਲਾ" ਹੈ। Agentic RAG ਵਾਲਾ LLM "ਬੁੱਧੀ ਵਾਲਾ, ਗਿਆਨ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ" ਹੈ।
ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਗਿਆਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕਿੱਥੇ ਹਨ?
