Эволюция RAG: от расширения поиска до агентского рассуждения

К 2026 году RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация, дополненная поиском) эволюционировала из «просто добавления поисковой строки к LLM» в полноценную агентскую систему.

От поиска к рассуждению

Кто-то в X (ранее Twitter) указал на ключевой сдвиг:

«Создание AI Agent, способного рассуждать о поиске, а не просто извлекать информацию».

Это ключевое отличие RAG 2.0. Традиционный RAG — это двухэтапный процесс «поиск → генерация». Новая парадигма — это агентский цикл «поиск → рассуждение → действие».

Agent не просто вставляет результаты поиска в prompt, а понимает намерение поиска, оценивает качество информации, решает, нужны ли дополнительные поиски. Это апгрейд от «пользователя инструментов» до «исследователя».

Vector Search 2.0

Кто-то в X поделился последними достижениями:

«Демонстрация того, как построить базовую Agentic RAG систему с помощью нового Vector Search 2.0 и ADK примерно за 10 минут».

Векторный поиск больше не является простым сопоставлением по сходству. Новая версия поддерживает:

• Гибридный поиск (векторный + ключевые слова)
• Многошаговое рассуждение (один поиск запускает другой)
• Динамическая пересортировка (корректировка результатов на основе контекста)

Это позволяет RAG эволюционировать от «поиска релевантных документов» к «построению пути знаний».

Готовые к производству LLM приложения

Кто-то в X составил список:

«Коллекция всех готовых к производству LLM приложений 2026 года. awesome-llm-apps содержит код, который можно напрямую копировать и вставлять для RAG, Agent, мультимодальных приложений и AI SaaS продуктов».

Это отражает зрелость отрасли: от «экспериментов» к «шаблонизации». Когда RAG приложения можно копировать и вставлять, дифференциация заключается не в самой технологии, а в качестве данных и понимании бизнеса.

100+ LLM инструментальных библиотек

Кто-то в X собрал:

«Набор инструментов LLM Engineering: подборка из 100+ LLM библиотек и фреймворков для обучения, тонкой настройки, построения, оценки, развертывания, RAG и AI Agent».

Фрагментация цепочки инструментов является одновременно и возможностью, и бременем. На каждом этапе есть несколько вариантов:

• Векторные базы данных: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Фреймворки: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Оценка: RAGAS, TruLens, Arize...

Чем больше выбор, тем выше стоимость принятия решений.

Выбор между RAG и тонкой настройкой

В X есть проекты, посвященные:

«Проекты RAG и тонкой настройки LLM».

Это самая распространенная проблема у предприятий: когда использовать RAG? Когда выполнять тонкую настройку?

Простое правило:

• RAG: знания часто меняются, требуется ссылка на источники, чувствительность к стоимости
• Тонкая настройка: фиксированный стиль/формат, специфическая модель рассуждений, чувствительность к задержке

Большинство корпоративных приложений больше подходят для RAG, потому что бизнес-знания обновляются гораздо быстрее, чем цикл обучения модели.

Итог

Три ключевых изменения в RAG в 2026 году:

1. От поиска к рассуждению: Agent не просто ищет, а рассуждает о процессе поиска
2. От шаблона к производству: доступен код для копирования и вставки, дифференциация в данных и бизнесе
3. От выбора к решению: слишком много инструментов, настоящая способность — выбрать подходящую комбинацию

RAG больше не «дополнение к LLM», а построение интеллектуальной системы со знаниевыми границами. Границы знаний определяют, какие проблемы может решить Agent, качество поиска определяет точность ответа.

LLM без RAG — это «интеллект без знаний». LLM с RAG — это «интеллект со знаниями». LLM с Agentic RAG — это «интеллект со знаниями и способностью к самостоятельному обучению».

Вопрос в том: где находятся ваши границы знаний?