Еволюція RAG: від розширення пошуком до агентського міркування

У 2026 році RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерація, розширена пошуком) еволюціонувала з «додавання пошукового рядка до LLM» у повноцінну агентську систему.

Від пошуку до міркування

Хтось у X (Twitter) вказав на ключовий перехід:

«Побудова AI Agent, який може міркувати над пошуком, а не просто здійснювати його».

Це ключова відмінність RAG 2.0. Традиційний RAG — це двоетапний процес «пошук → генерація». Нова парадигма — це агентський цикл «пошук → міркування → дія».

Agent не просто вставляє результати пошуку в prompt, а розуміє намір пошуку, оцінює якість інформації, вирішує, чи потрібен додатковий пошук. Це оновлення від «користувача інструменту» до «дослідника».

Vector Search 2.0

Хтось у X поділився останніми досягненнями:

«Демонстрація того, як побудувати базову Agentic RAG систему приблизно за 10 хвилин за допомогою нового Vector Search 2.0 та ADK».

Векторний пошук більше не є простим зіставленням за подібністю. Нова версія підтримує:

• Гібридний пошук (векторний + ключові слова)
• Багатоетапне міркування (один пошук запускає інший)
• Динамічне переранжування (коригування результатів на основі контексту)

Це дозволяє RAG еволюціонувати від «пошуку відповідних документів» до «побудови шляхів знань».

Готові до виробництва LLM застосунки

Хтось у X зібрав список:

«Колекція всіх готових до виробництва LLM застосунків 2026 року. awesome-llm-apps містить код, який можна безпосередньо копіювати та вставляти, для RAG, Agent, мультимодальних застосунків та AI SaaS продуктів».

Це відображає зрілість галузі: від «експериментів» до «шаблонізації». Коли RAG застосунки можна копіювати та вставляти, диференціація полягає не в самій технології, а в якості даних та розумінні бізнесу.

100+ LLM інструментальних бібліотек

Хтось у X зібрав:

«Набір інструментів для LLM інженерії: підібраний список з 100+ LLM бібліотек та фреймворків для навчання, тонкого налаштування, побудови, оцінки, розгортання, RAG та AI Agent».

Фрагментація ланцюжка інструментів є як можливістю, так і тягарем. На кожному етапі є кілька варіантів:

• Векторні бази даних: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Фреймворки: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Оцінка: RAGAS, TruLens, Arize...

Чим більше вибір, тим вища вартість прийняття рішень.

Вибір між RAG та тонким налаштуванням

У X є проєкти, спеціально присвячені:

«Проєктам RAG та тонкого налаштування для LLM».

Це найпоширеніша плутанина серед підприємств: коли використовувати RAG? Коли тонке налаштування?

Просте правило:

• RAG: знання часто змінюються, потрібне посилання на джерела, чутливість до вартості
• Тонке налаштування: фіксований стиль/формат, специфічна модель міркування, чутливість до затримки

Більшість корпоративних застосунків більше підходять для RAG, оскільки швидкість оновлення бізнес-знань набагато вища, ніж цикл навчання моделі.

Підсумок

Три ключові зміни в RAG у 2026 році:

1. Від пошуку до міркування: Agent не просто здійснює пошук, а міркує над процесом пошуку
2. Від шаблону до виробництва: доступний код для копіювання та вставки, диференціація в даних та бізнесі
3. Від вибору до рішення: занадто багато інструментів, справжня здатність полягає у виборі правильної комбінації

RAG більше не є «додатком до LLM», а побудовою інтелектуальної системи з межами знань. Межі знань визначають, які проблеми може вирішити Agent, а якість пошуку визначає точність відповіді.

LLM без RAG — це «інтелект без знань». LLM з RAG — це «інтелект зі знаннями». LLM з Agentic RAG — це «інтелект зі знаннями, який також може самостійно навчатися».

Питання: де ваші межі знань?