Evoluce RAG: Od rozšíření vyhledávání k agentnímu usuzování

V roce 2026 se RAG (Retrieval-Augmented Generation, generování rozšířené o vyhledávání) vyvinulo z pouhého „přidání vyhledávacího pole k LLM“ do kompletního agentního systému.

Od vyhledávání k usuzování

Někdo na X upozornil na klíčový posun:

„Vytvořit AI Agenta, který je schopen usuzovat o vyhledávání – nejen vyhledávat.“

To je hlavní rozdíl RAG 2.0. Tradiční RAG je dvoukrokový proces „vyhledávání → generování“. Nové paradigma je agentní smyčka „vyhledávání → usuzování → akce“.

Agent nevkládá výsledky vyhledávání do promptu, ale rozumí záměru vyhledávání, posuzuje kvalitu informací a rozhoduje, zda je potřeba více vyhledávání. To je upgrade z „uživatele nástroje“ na „výzkumníka“.

Vector Search 2.0

Někdo na X sdílel nejnovější pokroky:

„Ukázka, jak pomocí nového Vector Search 2.0 a ADK vytvořit základní Agentic RAG systém za přibližně 10 minut.“

Vektorové vyhledávání již není jednoduché porovnávání podobnosti. Nová verze podporuje:

• Hybridní vyhledávání (vektory + klíčová slova)
• Vícekrokové usuzování (jedno vyhledávání spouští další)
• Dynamické přeřazování (úprava výsledků na základě kontextu)

To posouvá RAG od „hledání relevantních dokumentů“ k „budování znalostních cest“.

Produkčně připravené LLM aplikace

Někdo na X sestavil seznam:

„Sbírka všech produkčně připravených LLM aplikací v roce 2026. awesome-llm-apps obsahuje kód, který lze přímo kopírovat a vkládat pro RAG, Agenty, multimodální aplikace a AI SaaS produkty.“

To odráží vyspělost odvětví: od „experimentů“ k „šablonám“. Když lze RAG aplikace kopírovat a vkládat, diferenciace již není samotná technologie, ale kvalita dat a obchodní porozumění.

100+ LLM knihoven nástrojů

Někdo na X sestavil:

„Sada nástrojů pro LLM inženýrství: 100+ vybraných seznamů LLM knihoven a frameworků pro trénování, doladění, budování, hodnocení, nasazení, RAG a AI Agenty.“

Fragmentace řetězce nástrojů je příležitost i zátěž. Každý krok má několik možností:

• Vektorové databáze: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Frameworky: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Hodnocení: RAGAS, TruLens, Arize...

Čím více možností, tím vyšší náklady na rozhodování.

Volba mezi RAG a doladěním

Na X existuje projekt zaměřený na:

„RAG a doladění projektů pro LLM.“

To je nejčastější zmatek podniků: Kdy použít RAG? Kdy doladit?

Jednoduché pravidlo:

• RAG: Znalosti se často mění, je potřeba citovat zdroje, citlivost na náklady
• Doladění: Pevný styl/formát, specifický režim usuzování, citlivost na latenci

Většina podnikových aplikací je vhodnější pro RAG, protože obchodní znalosti se aktualizují mnohem rychleji než cyklus trénování modelu.

Závěr

Tři klíčové změny RAG v roce 2026:

1. Od vyhledávání k usuzování: Agent nevyhledává pouze, ale usuzuje o procesu vyhledávání
2. Od šablony k produkci: K dispozici je kód pro kopírování a vkládání, diferenciace je v datech a obchodu
3. Od výběru k rozhodování: Příliš mnoho nástrojů, skutečná schopnost je vybrat správnou kombinaci

RAG již není „přidání pluginu k LLM“, ale budování inteligentního systému s hranicemi znalostí. Hranice znalostí určují, jaké problémy může Agent řešit, a kvalita vyhledávání určuje přesnost odpovědí.

LLM bez RAG je „inteligentní, ale bez znalostí“. LLM s RAG je „inteligentní a znalý“. LLM s Agentic RAG je „inteligentní, znalý a schopný se autonomně učit“.

Otázka zní: Kde jsou vaše hranice znalostí?