Ebolusyon ng RAG: Mula sa Retrieval Augmentation hanggang sa Agent Reasoning

Sa 2026, ang RAG (Retrieval Augmented Generation) ay umunlad na mula sa "paglalagay ng search bar sa LLM" patungo sa isang kumpletong sistema ng ahente.

Mula sa Retrieval hanggang sa Reasoning

May nagpahiwatig ng isang mahalagang pagbabago sa X:

"Pagbuo ng isang AI Agent na may kakayahang mag-reason sa mga paghahanap—hindi lamang mag-retrieve."

Ito ang pangunahing pagkakaiba ng RAG 2.0. Ang tradisyonal na RAG ay isang dalawang-hakbang na proseso ng "retrieve → generate". Ang bagong paradigma ay isang siklo ng ahente ng "retrieve → reason → act".

Sa halip na isaksak ang mga resulta ng paghahanap sa prompt, ang Agent ay nauunawaan ang layunin ng paghahanap, hinuhusgahan ang kalidad ng impormasyon, at nagpapasya kung kailangan ng higit pang retrieval. Ito ay isang pag-upgrade mula sa "tagagamit ng tool" patungo sa isang "mananaliksik".

Vector Search 2.0

May nagbahagi ng pinakabagong pag-unlad sa X:

"Ipinapakita kung paano bumuo ng isang pangunahing Agentic RAG system sa loob ng humigit-kumulang 10 minuto gamit ang bagong Vector Search 2.0 at ADK."

Ang paghahanap ng vector ay hindi na isang simpleng pagtutugma ng pagkakatulad. Sinusuportahan ng bagong bersyon ang:

Hybrid retrieval (vector + keyword)
Multi-hop reasoning (isang retrieval ang nagti-trigger ng isa pa)
Dynamic re-ranking (inaayos ang mga resulta batay sa konteksto)

Ginagawa nitong ang RAG ay umunlad mula sa "paghahanap ng mga kaugnay na dokumento" patungo sa "pagbuo ng mga landas ng kaalaman".

Handa nang Gamitin sa Produksyon na LLM Application

May nag-compile ng isang listahan sa X:

"Isang koleksyon ng lahat ng mga handa nang gamitin sa produksyon na LLM application sa 2026. Ang awesome-llm-apps ay naglalaman ng code na direktang maaaring kopyahin at i-paste para sa RAG, Agent, multi-modal application, at AI SaaS na mga produkto."

Ipinapakita nito ang pagkahinog ng industriya: mula sa "eksperimento" hanggang sa "template". Kapag ang mga RAG application ay maaaring kopyahin at i-paste, ang pagkakaiba ay hindi na ang teknolohiya mismo, kundi ang kalidad ng data at pag-unawa sa negosyo.

100+ LLM Tool Library

May nag-compile ng:

"LLM engineering toolkit: 100+ curated na listahan ng mga LLM library at framework para sa pagsasanay, fine-tuning, pagbuo, pagtatasa, pag-deploy, RAG, at AI Agent."

Ang pagkapira-piraso ng toolchain ay parehong oportunidad at pasanin. Mayroong maraming mga pagpipilian sa bawat link:

Vector database: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
Framework: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
Pagtatasa: RAGAS, TruLens, Arize...

Kung mas maraming pagpipilian, mas mataas ang gastos sa pagpapasya.

Ang Pagpipilian sa pagitan ng RAG at Fine-tuning

Mayroong proyekto sa X na partikular na nakatuon sa:

"Mga proyekto ng RAG at fine-tuning para sa LLM."

Ito ang pinakakaraniwang pagkalito para sa mga negosyo: kailan gagamit ng RAG? Kailan magfa-fine-tune?

Simpleng panuntunan:

RAG: Madalas na nagbabago ang kaalaman, kailangang banggitin ang mga pinagmulan, sensitibo sa gastos
Fine-tuning: Nakapirming istilo/format, partikular na pattern ng pangangatwiran, sensitibo sa latency

Karamihan sa mga application ng negosyo ay mas angkop para sa RAG, dahil ang bilis ng pag-update ng kaalaman sa negosyo ay mas mabilis kaysa sa siklo ng pagsasanay ng modelo.

Ang Bottom Line

Tatlong pangunahing pagbabago sa RAG sa 2026:

Mula sa retrieval hanggang sa reasoning: Ang Agent ay hindi lamang nagre-retrieve, kundi nagre-reason sa proseso ng paghahanap
Mula sa template hanggang sa produksyon: Available ang copy-paste code, ang pagkakaiba ay nasa data at negosyo
Mula sa pagpili hanggang sa pagpapasya: Napakaraming tool, ang tunay na kakayahan ay ang pagpili ng tamang kumbinasyon

Ang RAG ay hindi na "paglalagay ng external plugin sa LLM", kundi ang pagbuo ng isang intelligent system na may mga hangganan ng kaalaman. Ang mga hangganan ng kaalaman ay tumutukoy kung anong mga problema ang maaaring malutas ng Agent, at ang kalidad ng retrieval ay tumutukoy sa katumpakan ng mga sagot.

Ang LLM na walang RAG ay "may IQ ngunit walang kaalaman". Ang LLM na may RAG ay "may IQ at may kaalaman". Ang LLM na may Agentic RAG ay "may IQ, may kaalaman, at may kakayahang matuto nang mag-isa".

Ang tanong ay: nasaan ang iyong mga hangganan ng kaalaman?