RAG:s utveckling: Från hämtningsförbättring till agentinferens

År 2026 har RAG (Retrieval-Augmented Generation, hämtningsförbättrad generering) utvecklats från att vara "ett sökfält tillagt till en LLM" till ett komplett agentsystem.

Från hämtning till inferens

Någon på X påpekade en viktig förändring:

"Att bygga en AI-agent som kan resonera kring sökningar – inte bara hämta dem."

Detta är den centrala skillnaden i RAG 2.0. Traditionell RAG är en tvåstegsprocess: "hämtning → generering". Det nya paradigmet är en agentloop: "hämtning → inferens → handling".

Agenten stoppar inte bara in sökresultaten i prompten, utan förstår sökintentionen, bedömer informationskvaliteten och avgör om mer hämtning behövs. Detta är en uppgradering från "verktygsanvändare" till "forskare".

Vector Search 2.0

Någon på X delade de senaste framstegen:

"Visar hur man bygger ett grundläggande Agentic RAG-system på cirka 10 minuter med nya Vector Search 2.0 och ADK."

Vektorsökning är inte längre en enkel likhetsmatchning. Den nya versionen stöder:

• Hybridhämtning (vektor + nyckelord)
• Flerstegsinferens (en hämtning utlöser en annan)
• Dynamisk omrankning (justerar resultaten baserat på kontext)

Detta gör att RAG utvecklas från "hitta relevanta dokument" till "bygga kunskapsvägar".

Produktionsklara LLM-applikationer

Någon på X sammanställde en lista:

"En samling av alla produktionsklara LLM-applikationer 2026. awesome-llm-apps innehåller kod som kan kopieras och klistras in direkt för RAG, Agent, multimodala applikationer och AI SaaS-produkter."

Detta återspeglar branschens mognad: från "experiment" till "mallar". När RAG-applikationer kan kopieras och klistras in är differentieringen inte längre tekniken i sig, utan datakvaliteten och affärsförståelsen.

100+ LLM-verktygsbibliotek

Någon på X sammanställde:

"LLM Engineering Toolkit: En utvald lista med 100+ LLM-bibliotek och ramverk för träning, finjustering, konstruktion, utvärdering, distribution, RAG och AI-agenter."

Fragmenteringen av verktygskedjan är både en möjlighet och en börda. Det finns flera alternativ i varje steg:

• Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Ramverk: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Utvärdering: RAGAS, TruLens, Arize...

Ju fler val, desto högre beslutskostnad.

Valet mellan RAG och finjustering

På X finns projekt specifikt inriktade på:

"RAG- och finjusteringsprojekt för LLM."

Detta är den vanligaste förvirringen för företag: När ska man använda RAG? När ska man finjustera?

Enkel regel:

• RAG: Kunskap förändras ofta, behöver citera källor, kostnadskänsligt
• Finjustering: Fast stil/format, specifikt inferensmönster, latenskänsligt

De flesta företagsapplikationer är mer lämpade för RAG, eftersom affärskunskap uppdateras mycket snabbare än modellträningscykeln.

Slutsats

RAG:s tre viktigaste förändringar under 2026:

1. Från hämtning till inferens: Agenten hämtar inte bara, utan resonerar kring sökprocessen
2. Från mall till produktion: Kopiera och klistra in-kod är tillgänglig, differentieringen ligger i data och affärer
3. Från val till beslut: För många verktyg, den verkliga förmågan är att välja rätt kombination

RAG är inte längre "ett tillägg till en LLM", utan att bygga intelligenta system med kunskapsgränser. Kunskapsgränserna avgör vilka problem agenten kan lösa, och hämtningskvaliteten avgör svarets noggrannhet.

En LLM utan RAG är "intelligent men utan kunskap". En LLM med RAG är "intelligent och har kunskap". En LLM med Agentic RAG är "intelligent, har kunskap och kan lära sig självständigt".

Frågan är: Var ligger dina kunskapsgränser?