Evoluția RAG: De la recuperare augmentată la inferență prin agenți

În 2026, RAG (Retrieval-Augmented Generation – Generare Augmentată prin Recuperare) a evoluat de la „adăugarea unei casete de căutare la un LLM” la un sistem complet de agenți.

De la recuperare la inferență

Cineva de pe X a subliniat o schimbare crucială:

„Construirea unui agent AI capabil să raționeze asupra căutărilor – nu doar să recupereze informații.”

Aceasta este diferența esențială a RAG 2.0. RAG tradițional este un proces în doi pași: „recuperare → generare”. Noua paradigmă este un ciclu de agenți „recuperare → inferență → acțiune”.

Agentul nu introduce rezultatele căutării într-un prompt, ci înțelege intenția căutării, evaluează calitatea informațiilor și decide dacă este nevoie de mai multe recuperări. Aceasta este o actualizare de la „utilizator de instrumente” la „cercetător”.

Vector Search 2.0

Cineva de pe X a împărtășit cele mai recente progrese:

„Demonstrarea modului de a construi un sistem Agentic RAG de bază în aproximativ 10 minute cu noul Vector Search 2.0 și ADK.”

Căutarea vectorială nu mai este o simplă potrivire a similarităților. Noua versiune acceptă:

• Recuperare hibridă (vectori + cuvinte cheie)
• Inferență multi-hop (o recuperare declanșează alta)
• Reordonare dinamică (ajustarea rezultatelor pe baza contextului)

Acest lucru transformă RAG din „găsirea documentelor relevante” în „construirea de căi de cunoștințe”.

Aplicații LLM gata de producție

Cineva de pe X a compilat o listă:

„Colecție din 2026 a tuturor aplicațiilor LLM gata de producție. awesome-llm-apps conține cod care poate fi copiat și lipit direct pentru RAG, Agent, aplicații multimodale și produse AI SaaS.”

Acest lucru reflectă maturitatea industriei: de la „experiment” la „șablonizare”. Când aplicațiile RAG pot fi copiate și lipite, diferențierea nu mai este tehnologia în sine, ci calitatea datelor și înțelegerea afacerii.

100+ Biblioteci de instrumente LLM

Cineva de pe X a compilat:

„Set de instrumente de inginerie LLM: o listă curată de peste 100 de biblioteci și cadre LLM pentru antrenare, reglare fină, construire, evaluare, implementare, RAG și agenți AI.”

Fragmentarea lanțului de instrumente este atât o oportunitate, cât și o povară. Fiecare verigă are mai multe opțiuni:

• Baze de date vectoriale: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Cadre: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Evaluare: RAGAS, TruLens, Arize...

Cu cât sunt mai multe opțiuni, cu atât este mai mare costul deciziei.

Alegerea între RAG și reglarea fină

Există proiecte pe X dedicate:

„Proiecte RAG și de reglare fină pentru LLM-uri.”

Aceasta este cea mai frecventă confuzie pentru întreprinderi: când să folosiți RAG? Când să faceți reglare fină?

Reguli simple:

• RAG: cunoștințe care se schimbă frecvent, necesitatea de a cita surse, sensibilitate la costuri
• Reglare fină: stil/format fix, model de inferență specific, sensibilitate la latență

Majoritatea aplicațiilor de întreprindere sunt mai potrivite pentru RAG, deoarece viteza de actualizare a cunoștințelor de afaceri este mult mai rapidă decât ciclul de antrenament al modelului.

Concluzie

Cele trei schimbări cheie ale RAG în 2026:

1. De la recuperare la inferență: Agentul nu doar recuperează, ci raționează asupra procesului de căutare
2. De la șablon la producție: codul de copiere și lipire este disponibil, diferențierea constă în date și afaceri
3. De la alegere la decizie: prea multe instrumente, adevărata capacitate este de a alege combinația potrivită

RAG nu mai este „adăugarea unui plugin la un LLM”, ci construirea unui sistem inteligent cu limite de cunoștințe. Limitele de cunoștințe determină ce probleme poate rezolva agentul, iar calitatea recuperării determină acuratețea răspunsurilor.

Un LLM fără RAG este „inteligent, dar fără cunoștințe”. Un LLM cu RAG este „inteligent și cu cunoștințe”. Un LLM cu RAG agentic este „inteligent, cu cunoștințe și capabil să învețe autonom”.

Întrebarea este: unde sunt limitele tale de cunoștințe?