Evolucioni i RAG: Nga Përmirësimi i Marrjes në Arsyetimin e Agjentit

Në vitin 2026, RAG (Gjenerimi i Përmirësuar i Marrjes) ka evoluar nga "shtimi i një kutie kërkimi në LLM" në një sistem të plotë agjenti. ## Nga Marrja në Arsyetim Dikush në X theksoi një ndryshim kryesor: > "Ndërtimi i një Agjenti AI që mund të arsyetojë për kërkimet - dhe jo vetëm të marrë."

Kjo është dallimi thelbësor i RAG 2.0. RAG tradicionale është një proces me dy hapa "marrje → gjenerim". Paradigma e re është një cikël agjenti "marrje → arsyetim → veprim". Agjenti nuk i fut rezultatet e kërkimit në prompt, por **kupton qëllimin e kërkimit**, **vlerëson cilësinë e informacionit** dhe **vendos nëse nevojiten më shumë marrje**. Ky është një përmirësim nga "përdorues i veglave" në "hulumtues". ## Vector Search 2.0 Dikush në X ndau përparimet e fundit: > "Demonstrimi se si të ndërtohet një sistem bazë Agentic RAG në rreth 10 minuta me Vector Search 2.0 dhe ADK të re."

Kërkimi vektorial nuk është më një përputhje e thjeshtë e ngjashmërisë. Versioni i ri mbështet: - Marrje hibride (vektor + fjalë kyçe) - Arsyetim me shumë kërcime (një marrje shkakton një tjetër) - Rirregullim dinamik (rregullimi i rezultateve bazuar në kontekst) Kjo e zhvillon RAG nga "gjetja e dokumenteve të lidhura" në "ndërtimin e shtigjeve të njohurive". ## Aplikacione LLM të Gatshme për Prodhimi Dikush në X përpiloi një listë: > "Një koleksion i të gjitha aplikacioneve LLM të gatshme për prodhim në 2026. awesome-llm-apps përmban kod që mund të kopjohet dhe ngjitet drejtpërdrejt për RAG, Agjent, aplikacione multimodale dhe produkte AI SaaS."

Kjo pasqyron pjekurinë e industrisë: nga "eksperimentimi" në "shabllonizim". Kur aplikacionet RAG mund të kopjohen dhe ngjiten, diferencimi nuk është më vetë teknologjia, por **cilësia e të dhënave** dhe **kuptimi i biznesit**. ## 100+ Biblioteka Veglash LLM Dikush në X përpiloi: > "Kompleti i veglave të inxhinierisë LLM: Një listë e kuruar e 100+ bibliotekave dhe kornizave LLM për trajnim, rregullim të imët, ndërtim, vlerësim, vendosje, RAG dhe Agjentë AI."

Fragmentimi i zinxhirit të veglave është njëkohësisht një mundësi dhe një barrë. Ka shumë zgjedhje në çdo hallkë: - Bazat e të dhënave vektoriale: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector... - Kornizat: LangChain, LlamaIndex, Haystack... - Vlerësimi: RAGAS, TruLens, Arize... Sa më shumë zgjedhje, aq më i lartë është kostoja e vendimmarrjes. ## Zgjedhja midis RAG dhe Rregullimit të Imët Një projekt në X është i dedikuar posaçërisht për: > "Projektet RAG dhe rregullimi i imët për LLM."

Ky është konfuzioni më i zakonshëm për bizneset: **kur të përdorni RAG? Kur të rregulloni imët?** Rregulla e thjeshtë: - **RAG**: Njohuri që ndryshojnë shpesh, nevojë për të cituar burime, ndjeshmëri ndaj kostos - **Rregullimi i imët**: Stili/formati i fiksuar, modeli i arsyetimit specifik, ndjeshmëri ndaj vonesës Shumica e aplikacioneve të biznesit janë më të përshtatshme për RAG, sepse shpejtësia e përditësimit të njohurive të biznesit është shumë më e shpejtë se cikli i trajnimit të modelit. ## Përfundimi Tre ndryshime kryesore në RAG në 2026: 1. **Nga marrja në arsyetim**: Agjenti nuk merr vetëm, por arsyeton për procesin e kërkimit 2. **Nga shablloni në prodhim**: Kodi i kopjuar dhe ngjitur është i disponueshëm, diferencimi është në të dhëna dhe biznes 3. **Nga zgjedhja në vendimmarrje**: Ka shumë vegla, aftësia e vërtetë është zgjedhja e kombinimit të duhur RAG nuk është më "shtimi i një shtojce në LLM", por ndërtimi i **sistemeve inteligjente me kufij njohurish**. Kufijtë e njohurive përcaktojnë se çfarë problemesh mund të zgjidhë Agjenti, dhe cilësia e marrjes përcakton saktësinë e përgjigjeve. LLM pa RAG është "inteligjent por pa njohuri". LLM me RAG është "inteligjent dhe me njohuri". LLM me RAG Agentic është "inteligjent, me njohuri dhe gjithashtu i aftë për të mësuar në mënyrë autonome". Pyetja është: Ku janë kufijtë tuaj të njohurive?