Ewolucja RAG: Od wzmocnienia wyszukiwania do wnioskowania przez agenta

W 2026 roku RAG (Retrieval-Augmented Generation, generowanie wzmocnione wyszukiwaniem) ewoluowało od „dodania pola wyszukiwania do LLM” do kompletnego systemu agentów.

Od wyszukiwania do wnioskowania

Ktoś na X zwrócił uwagę na kluczową zmianę:

„Budowanie agenta AI, który potrafi wnioskować na podstawie wyszukiwania – a nie tylko wyszukiwać”.

To jest podstawowa różnica w RAG 2.0. Tradycyjny RAG to dwuetapowy proces „wyszukiwanie → generowanie”. Nowy paradygmat to pętla agenta „wyszukiwanie → wnioskowanie → działanie”.

Agent nie wkleja wyników wyszukiwania do prompta, ale rozumie intencje wyszukiwania, ocenia jakość informacji i decyduje, czy potrzebne jest więcej wyszukiwań. To jest awans z „użytkownika narzędzi” na „badacza”.

Vector Search 2.0

Ktoś na X udostępnił najnowsze postępy:

„Pokazanie, jak zbudować podstawowy system Agentic RAG w około 10 minut za pomocą nowego Vector Search 2.0 i ADK”.

Wyszukiwanie wektorowe nie jest już prostym dopasowywaniem podobieństwa. Nowa wersja obsługuje:

Wyszukiwanie hybrydowe (wektorowe + słowa kluczowe)
Wnioskowanie wieloetapowe (jedno wyszukiwanie wyzwala kolejne)
Dynamiczne ponowne szeregowanie (dostosowywanie wyników na podstawie kontekstu)

To powoduje, że RAG ewoluuje od „znajdowania powiązanych dokumentów” do „budowania ścieżek wiedzy”.

Aplikacje LLM gotowe do produkcji

Ktoś na X zebrał listę:

„Zbiór wszystkich aplikacji LLM gotowych do produkcji w 2026 roku. awesome-llm-apps zawiera kod do bezpośredniego kopiowania i wklejania dla RAG, agentów, aplikacji multimodalnych i produktów AI SaaS”.

To odzwierciedla dojrzałość branży: od „eksperymentu” do „szablonu”. Gdy aplikacje RAG można kopiować i wklejać, różnicowanie nie polega już na samej technologii, ale na jakości danych i rozumieniu biznesowym.

100+ bibliotek narzędzi LLM

Ktoś na X zebrał:

„Zestaw narzędzi inżynieryjnych LLM: wyselekcjonowana lista ponad 100 bibliotek i frameworków LLM do trenowania, dostrajania, budowania, oceniania, wdrażania, RAG i agentów AI”.

Fragmentacja łańcucha narzędzi jest zarówno szansą, jak i obciążeniem. Każdy etap ma wiele opcji:

Bazy danych wektorowych: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
Frameworki: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
Ocena: RAGAS, TruLens, Arize...

Im więcej opcji, tym wyższy koszt decyzji.

Wybór między RAG a dostrajaniem

Na X jest projekt poświęcony:

„Projektom RAG i dostrajania LLM”.

To jest najczęstsze zakłopotanie przedsiębiorstw: kiedy używać RAG? Kiedy dostrajać?

Prosta zasada:

RAG: wiedza często się zmienia, wymaga odniesienia do źródeł, wrażliwość na koszty
Dostrajanie: stały styl/format, specyficzny wzorzec wnioskowania, wrażliwość na opóźnienia

Większość aplikacji korporacyjnych lepiej nadaje się do RAG, ponieważ szybkość aktualizacji wiedzy biznesowej jest znacznie szybsza niż cykl treningowy modelu.

Podsumowanie

Trzy kluczowe zmiany w RAG w 2026 roku:

Od wyszukiwania do wnioskowania: Agent nie tylko wyszukuje, ale wnioskuje na podstawie procesu wyszukiwania
Od szablonu do produkcji: Dostępny kod do kopiowania i wklejania, różnicowanie w danych i biznesie
Od wyboru do decyzji: Zbyt wiele narzędzi, prawdziwą umiejętnością jest wybór odpowiedniej kombinacji

RAG nie jest już „dodawaniem wtyczki do LLM”, ale budowaniem inteligentnego systemu z granicami wiedzy. Granice wiedzy decydują o tym, jakie problemy może rozwiązać agent, a jakość wyszukiwania decyduje o dokładności odpowiedzi.

LLM bez RAG to „wysokie IQ, brak wiedzy”. LLM z RAG to „wysokie IQ i wiedza”. LLM z Agentic RAG to „wysokie IQ, wiedza i zdolność do samodzielnej nauki”.

Pytanie brzmi: gdzie są twoje granice wiedzy?