De evolutie van RAG: van Retrieval Augmentation naar Agent Reasoning

In 2026 is RAG (Retrieval Augmented Generation) geëvolueerd van 'een zoekbalk toevoegen aan een LLM' tot een compleet agent-systeem.

Van retrieval naar reasoning

Iemand op X wees op een cruciale verschuiving:

"Het bouwen van een AI Agent die kan redeneren over zoekopdrachten - en niet alleen ophalen."

Dit is het belangrijkste verschil met RAG 2.0. Traditionele RAG is een tweestaps proces van 'retrieval → generatie'. Het nieuwe paradigma is een agent-loop van 'retrieval → reasoning → actie'.

De Agent stopt de zoekresultaten niet zomaar in de prompt, maar begrijpt de zoekintentie, beoordeelt de kwaliteit van de informatie en beslist of er meer retrieval nodig is. Dit is een upgrade van 'toolgebruiker' naar 'onderzoeker'.

Vector Search 2.0

Iemand op X deelde de laatste ontwikkelingen:

"Demonstratie van hoe je met de nieuwe Vector Search 2.0 en ADK in ongeveer 10 minuten een basis Agentic RAG-systeem kunt bouwen."

Vector Search is niet langer een simpele similariteitsmatching. De nieuwe versie ondersteunt:

• Hybride retrieval (vector + keywords)
• Multi-hop reasoning (één retrieval triggert een andere)
• Dynamische herordening (resultaten aanpassen op basis van context)

Dit zorgt ervoor dat RAG evolueert van 'relevante documenten vinden' naar 'een kennispad bouwen'.

Productieklare LLM-applicaties

Iemand op X heeft een lijst samengesteld:

"Een verzameling van alle productieklare LLM-applicaties in 2026. awesome-llm-apps bevat direct kopieerbare code voor RAG, Agent, multi-modale applicaties en AI SaaS-producten."

Dit weerspiegelt de volwassenheid van de industrie: van 'experiment' naar 'template'. Wanneer RAG-applicaties kunnen worden gekopieerd en geplakt, is differentiatie niet langer de technologie zelf, maar de datakwaliteit en het zakelijk inzicht.

100+ LLM-toolkit

Iemand op X heeft samengesteld:

"LLM engineering toolkit: 100+ geselecteerde LLM-bibliotheken en frameworks voor training, finetuning, bouwen, evalueren, implementeren, RAG en AI Agent."

De fragmentatie van de toolchain is zowel een kans als een last. Elke stap heeft meerdere opties:

• Vector databases: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Frameworks: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Evaluatie: RAGAS, TruLens, Arize...

Hoe meer keuzes, hoe hoger de beslissingskosten.

De keuze tussen RAG en finetuning

Er is een project op X dat specifiek gericht is op:

"RAG- en finetuning-projecten voor LLM's."

Dit is de meest voorkomende verwarring voor bedrijven: wanneer gebruik je RAG? Wanneer finetuning?

Eenvoudige regels:

• RAG: kennis verandert frequent, bronvermelding vereist, kosten gevoelig
• Finetuning: stijl/formaat is vast, redeneerpatroon is specifiek, latency gevoelig

De meeste zakelijke applicaties zijn meer geschikt voor RAG, omdat de zakelijke kennis veel sneller wordt bijgewerkt dan de modeltrainingcyclus.

Conclusie

De drie belangrijkste veranderingen in RAG in 2026:

1. Van retrieval naar reasoning: Agent redeneert niet alleen, maar redeneert over het zoekproces
2. Van template naar productie: kopieerbare code beschikbaar, differentiatie in data en business
3. Van selectie naar beslissing: te veel tools, de echte vaardigheid is het kiezen van de juiste combinatie

RAG is niet langer 'een plug-in toevoegen aan een LLM', maar het bouwen van een intelligent systeem met kennisgrenzen. De kennisgrenzen bepalen welke problemen de Agent kan oplossen, de retrieval kwaliteit bepaalt de nauwkeurigheid van het antwoord.

Een LLM zonder RAG is 'intelligent zonder kennis'. Een LLM met RAG is 'intelligent met kennis'. Een LLM met Agentic RAG is 'intelligent met kennis en kan zelfstandig leren'.

De vraag is: waar liggen jouw kennisgrenzen?