Evolúcia RAG: Od rozšírenia vyhľadávania po odvodzovanie pomocou agentov

V roku 2026 sa RAG (Retrieval-Augmented Generation – generovanie rozšírené vyhľadávaním) vyvinulo z „pridania vyhľadávacieho poľa do LLM“ na kompletný systém agentov.

Od vyhľadávania k odvodzovaniu

Niekto na X zdôraznil kľúčový posun:

„Vytvorenie AI agenta, ktorý je schopný odvodzovať závery z vyhľadávania – nielen vyhľadávať.“

Toto je hlavný rozdiel medzi RAG 2.0. Tradičné RAG je dvojkrokový proces „vyhľadávanie → generovanie“. Nová paradigma je agentový cyklus „vyhľadávanie → odvodzovanie → akcia“.

Agent nevkladá výsledky vyhľadávania do promptu, ale rozumie zámeru vyhľadávania, posudzuje kvalitu informácií a rozhoduje, či je potrebné ďalšie vyhľadávanie. Toto je upgrade z „používateľa nástrojov“ na „výskumníka“.

Vector Search 2.0

Niekto na X zdieľal najnovší pokrok:

„Ukážka, ako pomocou nového Vector Search 2.0 a ADK vytvoriť základný Agentic RAG systém za približne 10 minút.“

Vektorové vyhľadávanie už nie je jednoduché porovnávanie podobnosti. Nová verzia podporuje:

Hybridné vyhľadávanie (vektor + kľúčové slová)
Viacnásobné odvodzovanie (jedno vyhľadávanie spúšťa ďalšie)
Dynamické preusporiadanie (úprava výsledkov na základe kontextu)

To umožňuje RAG vyvinúť sa z „hľadania relevantných dokumentov“ na „budovanie vedomostných ciest“.

LLM aplikácie pripravené na produkciu

Niekto na X zostavil zoznam:

„Zbierka všetkých LLM aplikácií pripravených na produkciu v roku 2026. awesome-llm-apps obsahuje priamo kopírovateľný a vložiteľný kód pre RAG, Agenta, multimodálne aplikácie a AI SaaS produkty.“

To odráža vyspelosť odvetvia: od „experimentu“ po „šablónovanie“. Keď je možné RAG aplikácie kopírovať a vkladať, diferenciácia už nie je samotná technológia, ale kvalita dát a pochopenie biznisu.

100+ LLM knižníc nástrojov

Niekto na X zostavil:

„Súprava nástrojov pre LLM inžinierstvo: 100+ vybraných zoznamov LLM knižníc a frameworkov na trénovanie, dolaďovanie, budovanie, hodnotenie, nasadzovanie, RAG a AI Agenta.“

Fragmentácia reťazca nástrojov je príležitosť aj záťaž. Každý krok má viacero možností:

Vektorové databázy: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
Frameworky: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
Hodnotenie: RAGAS, TruLens, Arize...

Čím viac možností, tým vyššie sú náklady na rozhodovanie.

Výber medzi RAG a dolaďovaním

Na X existuje projekt špeciálne zameraný na:

„RAG a dolaďovacie projekty pre LLM.“

Toto je najčastejší zmätok podnikov: Kedy použiť RAG? Kedy dolaďovať?

Jednoduché pravidlo:

RAG: Znalosti sa často menia, je potrebné citovať zdroje, citlivosť na náklady
Dolaďovanie: Pevný štýl/formát, špecifický model odvodzovania, citlivosť na oneskorenie

Väčšina podnikových aplikácií je vhodnejšia pre RAG, pretože rýchlosť aktualizácie obchodných znalostí je oveľa rýchlejšia ako cyklus trénovania modelu.

Záver

Tri kľúčové zmeny v RAG v roku 2026:

Od vyhľadávania k odvodzovaniu: Agent nielen vyhľadáva, ale aj odvodzuje závery z procesu vyhľadávania
Od šablóny k produkcii: K dispozícii je kód na kopírovanie a vkladanie, diferenciácia je v dátach a biznise
Od výberu k rozhodovaniu: Príliš veľa nástrojov, skutočná schopnosť je vybrať správnu kombináciu

RAG už nie je „pridanie externého modulu do LLM“, ale budovanie inteligentného systému s hranicami znalostí. Hranice znalostí určujú, aké problémy môže Agent vyriešiť, a kvalita vyhľadávania určuje presnosť odpovede.

LLM bez RAG je „inteligentný, ale bez znalostí“. LLM s RAG je „inteligentný a má znalosti“. LLM s Agentic RAG je „inteligentný, má znalosti a dokáže sa autonómne učiť“.

Otázka znie: Kde sú vaše hranice znalostí?