Generisanje uz pomoć pretrage (RAG): Revolucija veštačke inteligencije unapređene pretragom u četbotovima i poslovnim aplikacijama

• RAG je skraćenica za Retrieval-Augmented Generation, hibridni AI pristup koji kombinuje veliki jezički model sa pretraživačem ili bazom podataka kako bi se došle do spoljnog znanja za utemeljene, ažurirane odgovore.
• Do 2025. godine, RAG se pojavio kao strateški imperativ za savremenu veštačku inteligenciju, pokrećući inteligentne četbotove, asistente za preduzeća i druge aplikacije svesne konteksta.
• U praksi, RAG sistem prvo pronalazi relevantne dokumente iz izvora znanja, zatim dodaje najvažnije isečke korisničkom upitu pre nego što LLM generiše konačan odgovor.
• Patrik Luis, koji je predvodio tim koji je skovao termin „RAG” u Facebook AI radu iz 2020. godine, opisuje RAG kao rastuću porodicu metoda koje predstavljaju budućnost generativne veštačke inteligencije.
• Kako Patrik Luis kaže, pristup sa proširenim pretraživanjem može se implementirati sa svega pet linija koda.
• Mnogi RAG sistemi vraćaju izvore zajedno sa odgovorom, pružajući naslove dokumenata ili URL-ove radi provere i poverenja.
• RAG omogućava ažurirane odgovore tako što povlači sveže informacije u trenutku upita, omogućavajući tačne odgovore o nedavnim događajima ili novim politikama.
• Smanjuje tekuće troškove izbegavanjem potpunog ponovnog treniranja; umesto toga, organizacije održavaju pretraživi indeks podataka i dozvoljavaju modelu da ga konsultuje po potrebi.
• Istaknuti slučaj upotrebe je AI asistent-kliničar Mayo klinike koji koristi RAG da poveže GPT dijalog sa aktuelnom medicinskom literaturom i podacima o pacijentima, sa referencama na izvore.
• Do 2025. godine, veliki tehnološki igrači nude RAG rešenja (OpenAI-ova akvizicija Rockset-a 2024, Microsoft Azure OpenAI, Google Vertex AI Search, Amazon Bedrock) i razvija se bogat ekosistem alata kao što su LangChain i Pinecone.

Generativna veštačka inteligencija je zaokupila maštu, ali retrieval-augmented generation – poznatija kao RAG – donosi merljiv, utemeljen uticaj u raznim industrijama ^[1]. Jednostavno rečeno, RAG je hibridni AI pristup koji kombinuje veliki jezički model (LLM) sa pretraživačem ili bazom podataka. Rezultat je kao da super-pametnom četbotu date pristup posebnoj biblioteci ili internetu: može da „pronađe” činjenice u hodu i koristi te informacije za preciznije, ažurirane odgovore. Ova kombinacija pretrage i generisanja pomaže da se smanje halucinacije, odgovori AI-a utemelje na stvarnim izvorima i smanji potreba za skupim ponovnim treniranjem modela ^[2], ^[3]. U 2025. godini, RAG se pojavio kao strateški imperativ za savremenu veštačku inteligenciju – pokrećući inteligentne četbotove, asistente za preduzeća i druge aplikacije koje zahtevaju pouzdano, kontekstualno znanje.

Šta je RAG i kako funkcioniše?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) је AI оквир који заснива модел за генерисање текста на спољним изворима знања ^[4]. Другим речима, он надограђује LLM (као што је GPT-4 или сличан) тако што додаје корак претраживања: када AI добије упит, прво претражује збирку докумената или базу података ради релевантних информација, а затим користи тај материјал да помогне у генерисању свог одговора ^[5]. Овај приступ попуњава критичну празнину у начину на који раде обични LLM-ови. Самостални LLM је као веома образована особа која полаже испит без књига – ослања се само на оно што је у његовом памћењу (његовим тренираним параметрима). Насупрот томе, RAG систем је као полагање испита са књигама: модел може консултовати спољни текст „у ходу“ пре него што одговори ^[6].

Како RAG функционише у пракси је једноставно. Прво, корисник поставља питање или даје упит. Затим, систем проналази релевантне информације из извора знања – то може бити индекс веб претраге, векторска база података са документима предузећа, вики чланци или било који други корпус текста. На пример, ако питате цхатбот за корисничку подршку детаљно питање, RAG систем може претражити интерне фајлове са правилима, приручнике или базу знања за подршку ради кључних речи и повезаног садржаја. Затим, најрелевантнији исечци или документи се убацују у упит који се даје LLM-у (често се додају корисничком упиту). На крају, LLM генерише одговор који интегрише пронађене чињенице са сопственим разумевањем језика ^[7], ^[8]. У суштини, LLM „чита“ пронађени материјал и саставља сложен одговор, слично као што студент наводи референце у есеју. Овај процес обезбеђује да је излаз заснован на стварним подацима, а не само на параметарском памћењу модела ^[9]. Многи RAG системи такође враћају изворе (нпр. наслове докумената или URL-ове) уз одговор, тако да корисници могу да провере и верују информацијама ^[10].

Da ilustruje, Rick Merritt iz NVIDIA-e nudi korisnu analogiju: sudija može imati odlično opšte znanje o pravu, ali za konkretan slučaj sudija šalje zapisničara u pravnu biblioteku da pronađe relevantne slučajeve i presedane ^[11]. Ovde je LLM sudija, a RAG je vredni zapisničar koji dostavlja tačne potrebne činjenice. Patrick Lewis – istraživač koji je predvodio tim koji je skovao termin „RAG“ u Facebook AI radu iz 2020. godine – opisuje RAG kao „porodicu metoda koja raste“ za koju veruje da predstavlja budućnost generativne veštačke inteligencije ^[12]. Povezujući moćne generativne modele sa spoljnim znanjem, RAG omogućava veštačkoj inteligenciji da prevaziđe puko ponavljanje podataka iz obuke i umesto toga dinamički pribavlja nove informacije na zahtev ^[13]. Ukratko, RAG pretvara LLM iz „zatvorene knjige“ koja sve zna u eksperta sa otvorenom knjigom koji može da navede izvore i prati najnovije informacije.

Zašto je RAG važan?

RAG je postao značajan jer direktno rešava neka od najvećih ograničenja samostalnih AI jezičkih modela. Halucinacije – sklonost LLM-ova da izmišljaju odgovore koji zvuče uverljivo, ali su netačni – smanjuju se kada model ima stvarne dokumente na koje se može pozvati. Utemeljujući odgovore na činjenicama, RAG povećava tačnost i pouzdanost. „Dve najvažnije stvari koje RAG radi, u odnosu na preduzeća, jesu da nam omogućava da pronađemo izvore odgovora i da to bude proverljivo,“ kaže Dennis Perpetua, globalni CTO u Kyndryl-u ^[14]. Drugim rečima, dobro implementiran RAG sistem može ne samo da pronađe tačan odgovor, već i da prikaže izvor iz kojeg je došao – dajući korisnicima poverenje da odgovor može biti proveren i da mu se može verovati ^[15]. Luis Lastras, direktor za jezičke tehnologije u IBM Research-u, slično to poredi sa pristupom „otvorene knjige“: „U RAG sistemu, od modela se traži da odgovori na pitanje pretražujući sadržaj u knjizi, umesto da pokušava da se seti činjenica iz memorije.“ ^[16] To znači da korisnici (i programeri) dobijaju transparentnost u vezi sa zašto je AI rekao to što je rekao, što je ključni faktor za izgradnju poverenja u AI rezultate.

Trošak i efikasnost su takođe ključni razlozi zašto je RAG važan. Umesto mukotrpnog dorađivanja ogromnog LLM-a za svaki novi dokument ili oblast (što je skupo i oduzima mnogo vremena), RAG omogućava mnogo lakši pristup: održavajte pretraživi indeks vaših podataka i dozvolite modelu da ga konsultuje po potrebi. „Možemo implementirati proces sa svega pet linija koda,” napominje Patrick Lewis, naglašavajući da je proširivanje postojećeg modela pretragom često brže i jeftinije nego ponovno obučavanje modela na novim podacima ^[20]. Ovo znači da organizacije mogu „u hodu” zameniti izvore znanja^[21]blogs.nvidia.com. Na primer, fintech kompanija može ubaciti prošlonedeljne podatke sa tržišta u bazu za pretragu svog chatbota i odmah omogućiti botu da odgovara na pitanja o najnovijim trendovima na berzi – bez potrebe za ponovnim obučavanjem modela. Tako RAG smanjuje tekuće troškove održavanja LLM implementacija i čini ih mnogo prilagodljivijim promenama informacija ^[22].

Jednako važno za preduzeća, RAG nudi način da sigurno otključaju vlasničke podatke. Informacije specifične za kompaniju i poverljive informacije često ne mogu biti korišćene za treniranje javnih modela iz razloga privatnosti. Sa RAG-om, model ne mora da apsorbuje poverljive podatke u svoje težine; on ih jednostavno pronalazi kada je to potrebno. Ovo omogućava preduzećima da iskoriste interno znanje (iz vikija, baza podataka, PDF-ova, itd.) kako bi dobili prilagođene AI odgovore bez izlaganja tih podataka ili njihovog predavanja modelu treće strane ^[23]. Zapravo, jedan od glavnih izazova u primeni LLM-ova na poslovne potrebe bio je obezbeđivanje relevantnog, tačnog znanja iz ogromnih korporativnih baza podataka modelu bez potrebe za dodatnim podešavanjem samog LLM-a ^[24]. RAG ovo elegantno rešava: integrisanjem podataka specifičnih za domen u trenutku pretrage, obezbeđuje da AI odgovori budu precizno prilagođeni vašem kontekstu (na primer, vašem katalogu proizvoda ili priručniku o politici) dok osnovni model ostaje opšte namene ^[25]. Preduzeće zadržava punu kontrolu nad svojim vlasničkim podacima i može da sprovede usklađenost, bezbednost i kontrolu pristupa na strani pretrage. Kako je rekao Jan Overney, CTO kompanije Squirro, „U 2025. retrieval augmented generation nije samo rešenje; to je strateški imperativ koji direktno rešava ove ključne izazove preduzeća,” premošćujući jaz između moćnih LLM-ova i sve većeg znanja organizacije ^[26].

Ukratko, zašto je RAG važan: čini AI preciznijim, pouzdanijim, aktuelnijim i prilagodljivijim. Korisnici dobijaju bolje odgovore (sa dokazima koji ih potkrepljuju), a organizacije mogu da implementiraju AI asistente koji zaista poznaju njihove vlasničke informacije bez kršenja budžeta ili pravila. To je pristup u kojem svi dobijaju i koji generativni AI pretvara iz zanimljivog trika u pouzdan alat za zadatke iz stvarnog sveta.

Ključni slučajevi upotrebe i primene

RAG-ova sposobnost da ubaci znanje iz domena i podatke u realnom vremenu otključala je širok spektar visoko-efikasnih slučajeva upotrebe za AI sisteme. Neke od najvažnijih primena uključuju:

• Inteligentni četbotovi i virtuelni asistenti: Četbotovi pokretani RAG-om mogu da odgovaraju na mnogo sofisticiranija pitanja od standardnih botova. Oni u realnom vremenu izvlače odgovore iz baza znanja, dokumentacije ili sa interneta, omogućavajući agentima korisničke podrške, IT helpdesk botovima i virtuelnim asistentima da daju veoma precizne, kontekstualno svesne odgovore. Na primer, interni HR četbot koji koristi RAG može trenutno da pronađe najnoviji dokument o politici kako bi odgovorio na pitanje zaposlenog o beneficijama, umesto da daje generički odgovor. Slično, četbot za korisnike na sajtu e-trgovine može da pronađe specifikacije proizvoda ili podatke o zalihama kako bi odgovorio na konkretan upit o proizvodu. Ovi četbotovi efikasno „razgovaraju“ sa podacima kompanije kako bi pružili relevantne odgovore, što dovodi do većeg zadovoljstva korisnika. U praksi, AI četbotovi zasnovani na RAG-u pokazali su merljive koristi – kao što su povećanje angažovanosti korisnika i konverzije prodaje u maloprodaji, kao i značajno poboljšanje vremena odgovora na HR upite zaposlenih ^[27].
• Upravljanje znanjem u preduzeću: Kompanije koriste RAG za izgradnju AI sistema koji deluju kao pametni interni konsultanti. Asistent sa RAG-om može biti usmeren na ogromne repozitorijume dokumenata preduzeća – vikije, priručnike, izveštaje, mejlove – i omogućiti zaposlenima da ih pretražuju prirodnim jezikom. Ovo ima ogroman uticaj na produktivnost i podršku pri donošenju odluka. Inženjeri mogu da pitaju četbota za dizajn sistema o zahtevima iz dokumenata prošlih projekata; pravnici mogu da pretražuju AI obučen na prethodnim slučajevima i regulativama; novi zaposleni mogu da se upoznaju sa radom postavljanjem detaljnih pitanja internom viki botu. Suštinski, RAG pretvara organizacione podatke u AI bazu znanja koja se može pretraživati, razbijajući informacione silose. Do 2025. godine, mnoge firme izveštavaju da RAG postaje okosnica pristupa znanju u preduzeću – obezbeđujući zaposlenima precizne, ažurirane odgovore iz ogromnih količina podataka kompanije, uz poštovanje dozvola pristupa i usklađenosti ^[28].
• Korisnička podrška i tehnički helpdeskovi: RAG transformiše tokove podrške. Zamislite agenta tehničke podrške koji rešava složen softverski problem putem četa – sa RAG-om, asistent može da pretražuje priručnike, FAQ-ove, pa čak i aktuelne izveštaje o greškama u realnom vremenu ^[29]. AI može da pronađe relevantno uputstvo za rešavanje problema ili interni tiket koji odgovara šifri greške, a zatim predloži rešenje korak po korak. Ovo značajno smanjuje vreme rešavanja problema, jer i AI i ljudski agent odmah dobijaju tačne informacije koje su im potrebne. Takođe, osigurava da su saveti koji se daju dosledni i tačni (zasnovani na zvaničnoj dokumentaciji). Kao rezultat toga, kompanije poput banaka, telekoma i softverskih firmi uvode RAG botove za podršku kako bi poboljšale korisničko iskustvo i smanjile opterećenje kol centara. Ovi sistemi su izuzetni u rešavanju retkih upita i složenih, višestepenih problema jer mogu da pronađu specifične informacije po potrebi.
• Istraživanje i kreiranje sadržaja: Druga oblast su svi zadaci koji zahtevaju duboko istraživanje ili sintezu sadržaja. RAG sistemi mogu se koristiti za pomoć piscima, analitičarima ili studentima tako što pronalaze činjenice i reference iz velikih količina teksta. Na primer, asistenti za pravno istraživanje pokretani RAG-om mogu pronaći relevantne sudske presude i zakone kako bi pomogli u izradi pravnog podneska. Medicinski AI asistenti mogu pronaći najnovije članke iz časopisa ili evidenciju pacijenata kada lekar postavi dijagnostičko pitanje, pomažući u donošenju kliničkih odluka. Finansijski analitičari mogu pretraživati tržišne podatke ili izveštaje i dobiti AI-generisani rezime zasnovan na tim izvorima. Važno je da, pošto AI navodi izvore, profesionalci mogu da provere informacije. Ova upotreba RAG-a kao istraživačkog asistenta ubrzava radne tokove koji uključuju pretraživanje velikih količina teksta u potrazi za konkretnim odgovorima ili uvidima.
• Personalizovane preporuke i upiti nad podacima: Neke aplikacije kombinuju RAG sa korisnički specifičnim podacima kako bi isporučile personalizovane rezultate. Na primer, lični AI asistent za e-poštu može pronaći detalje iz vašeg kalendara, prethodnih mejlova ili fajlova prilikom sastavljanja rezimea ili odgovora za vas. Ili AI alat za prodaju može prikupiti informacije o kompaniji potencijalnog klijenta i najnovije vesti kako bi prodavcu pomogao da sastavi prilagođenu ponudu. Ovo su u suštini specijalizovani slučajevi RAG-a: pretraga se vrši iz ličnih ili kontekstualno specifičnih baza podataka, a generisanje kreira prilagođen rezultat (kao što je personalizovana preporuka ili rezime). Ovaj obrazac se čak proširuje i na agentske AI sisteme – višekoračne AI „agente“ koji koriste RAG kao oblik memorije. U 2025. godini, mnogi eksperimentalni AI agenti koriste RAG mehanizam za skladištenje i prisećanje informacija tokom dugih zadataka ili razgovora (na primer, pamteći korisničke preferencije ili prethodna uputstva) ^[30]. Ova sinergija između RAG-a i AI agenata omogućava složenije, višekratne interakcije koje ostaju koherentne i informisane tokom vremena.
• Ekspertski sistemi specifični za domenu: Kompanije sve više integrišu LLM-ove sa svojim vlasničkim podacima kako bi kreirale ekspertske AI za određene industrije. CIO Goldman Sachsa, Marko Arđenti, navodi da će preduzeća povezivati AI sa svojim privatnim skupovima podataka pomoću RAG-a (ili dodatnog treniranja) kako bi proizvela „velike ekspertske modele“ – AI specijaliste za medicinu, finansije, pravo itd., koji poznaju najnovija znanja iz oblasti ^[31]. Na primer, farmaceutska kompanija može implementirati model zasnovan na RAG-u koji ima pristup internim istraživačkim radovima i rezultatima eksperimenata, čime postaje ekspertski asistent za naučnike koji formulišu nove lekove. Ovaj koncept LLM-ova kao eksperata u velikoj meri se oslanja na pretragu: model ostaje opšte namene, ali je obogaćen dubokim izvorom informacija specifičnih za domen prilikom odgovaranja. Rezultat je AI koji tečno govori žargon i činjenice iz te oblasti. Već sada to vidimo kod specijalizovanih četbotova kao što su BloombergGPT za finansije ili klinički asistenti u zdravstvu, koji koriste RAG tehnike za uključivanje vlasničkih podataka (tržišni podaci, medicinska literatura itd.) i pružaju veoma precizne, relevantne odgovore.

Ovi primeri su samo površinski prikaz. Praktično svaka AI aplikacija koja zahteva činjeničnu tačnost, ažurno znanje ili prilagođavanje određenom skupu podataka može imati koristi od RAG-a ^[32]. Od interaktivnih pretraživača (npr. novi talas pretraživačkih botova kao što su Bing Chat, YouChat ili Brave’s Summarizer koji odgovaraju na upite sa citiranim rezultatima sa veba) do kreativnih alata (kao što su asistenti za kodiranje koji preuzimaju API dokumentaciju dok generišu kod), RAG se pokazuje kao svestran okvir. Omogućava AI-u ne samo da generiše sadržaj, već i da pronađe, rezonuje i zatim odgovori, što otvara više puta više aplikacija nego korišćenje izolovanog modela ^[33]. Kako je jedan NVIDIA članak naveo, sa RAG-om „korisnici u suštini mogu da vode razgovore sa skladištima podataka,” što znači da su potencijalni slučajevi upotrebe široki koliko i izvori podataka koje povežete ^[34].

Prednosti RAG pristupa

Brzo usvajanje generisanja potpomognutog pretragom pokreće niz jasnih prednosti u odnosu na korišćenje samo LLM-ova:

• Bolja tačnost i manje halucinacija: Pošto zasniva svoje odgovore na pronađenim dokazima, RAG sistem je mnogo manje sklon da izmišlja stvari. Model upoređuje svoj generativni izlaz sa stvarnim podacima, što rezultira činjenično tačnim i relevantnim odgovorima. Studije i izveštaji iz industrije pokazuju dramatičan pad stope halucinacija – neki enterprise RAG četbotovi postižu tačnost od 95–99% na upitima iz određene oblasti, gde bi običan model često skrenuo sa teme ^[35]. Korisnici mogu biti sigurni da su odgovori zasnovani na nečemu stvarnom, a ne samo na AI mašti ^[36].
• Ažurne informacije: RAG omogućava AI-u da ostane u toku sa novim informacijama. Sistem može da pronađe najnovije dostupne podatke (bilo da su to današnje vesti, baza podataka ažurirana jutros ili dokument dodat pre nekoliko minuta), zaobilazeći zastareli cutoff znanja koji mnogi LLM-ovi imaju. Ovo je ključno za oblasti kao što su finansije, vesti, regulative ili tehnologija, gde se informacije često menjaju. Nema više AI zamrznutog u vremenu – RAG bot povezan na live indeks može da odgovori na pitanja o jučerašnjem događaju jednako dobro kao i o istorijskim.
• Stručno znanje na zahtev: RAG omogućava ono što biste mogli nazvati trenutnom specijalizacijom. Nije vam potreban posebno treniran model za svaku temu – jedan LLM se može prilagoditi bilo kojoj oblasti tako što se pruži odgovarajući referentni materijal u trenutku upita. Ovo znači da AI servis može podržavati više oblasti znanja (na primer, bazu znanja o osiguranju i medicinsku bazu znanja) promenom konteksta pretrage, umesto održavanja odvojenih modela. Takođe znači da preduzeće može implementirati moćne AI asistente bez treniranja modela na osetljivim internim podacima – model uči u realnom vremenu iz preuzetih dokumenata. Odgovori su precizno prilagođeni kontekstu koji pružaju ti dokumenti ^[37], čineći AI efektivno dobrim koliko i ukupno znanje u izvoru podataka.
• Transparentnost i mogućnost praćenja: Za razliku od modela crne kutije koji samo daje odgovor, RAG sistemi često prikazuju izvor istine iza odgovora. Mnoge implementacije prikazuju citate ili reference (baš kao i ovaj članak). Ovo gradi ogromno poverenje kod korisnika i predstavlja veliku prednost za usklađenost i mogućnost revizije^[38]. Ako virtuelni agent kaže „garancija traje 2 godine,“ može takođe pružiti link do tačnog dokumenta i odeljka politike koji podržava tu tvrdnju. Za regulisane industrije ili bilo koju situaciju gde je potrebno dvostruko proveriti rad AI-ja, ova mogućnost praćenja je neprocenjiva. Ona efektivno pretvara AI u korisnog vodiča koji vas upućuje na izvor odgovora, umesto u orakl kojem moramo slepo verovati.
• Nema potrebe za stalnim ponovnim treniranjem: Pošto se novi podaci mogu dodati u indeks za pretragu u bilo kom trenutku, ne morate ponovo trenirati osnovni LLM svaki put kada se vaše znanje promeni. Ovo drastično smanjuje napore za održavanje. Fino podešavanje velikog modela pri svakoj promeni podataka nije samo skupo – može uvesti nove greške ili zahtevati prekid rada. RAG to izbegava. Kako napominju istraživači iz IBM-a, oslanjanje modela na spoljne činjenice „smanjuje potrebu za kontinuiranim treniranjem modela na novim podacima“, čime se smanjuju i računarski i finansijski troškovi ^[39]. Nadogradnja znanja vašeg AI-ja postaje jednostavna kao ažuriranje indeksa pretrage ili otpremanje novih dokumenata u bazu podataka.
• Efikasnost i skalabilnost: RAG može biti efikasniji i u radu. Težak deo pretrage baze podataka može se optimizovati pomoću posebne infrastrukture za pretragu (kao što su vektorske baze podataka, keširanje itd.), što je često jeftinije i brže nego da se sve neselektivno ubacuje u kontekst LLM-a. I pošto LLM vidi samo fokusiran rezime relevantnih informacija (umesto da pokušava da ubaci svo moguće znanje u svoj prompt ili parametre), može efikasnije koristiti svoj prozor konteksta. Ovo omogućava rad sa velikim bazama znanja – možete imati milione indeksiranih dokumenata, ali samo 5 ili 10 najrelevantnijih isečaka se prosleđuje modelu za svaki upit. Pristup je inherentno skalabilan: kako vaši podaci rastu, ažurirate indeks, a ne model. Zaista, tehnološke kompanije su izgradile čitave vektorske pretraživače i platforme (Pinecone, Weaviate, FAISS itd.) da služe kao osnova za pretragu u RAG sistemima, obezbeđujući da čak i sa milijardama podataka, pravi mogu biti brzo pronađeni.
• Kontrolisano znanje i bezbednost: Sa RAG-om, posebno u poslovnom okruženju, možete eksplicitno kontrolisati kojoj informaciji AI ima pristup. Ako su određeni dokumenti poverljivi ili su neki izvori nepouzdani, jednostavno ih ne uključujete u korpus za pretragu. Ovo je velika razlika u odnosu na ogroman unapred istreniran model koji je možda „progutao“ razne nepoznate internet tekstove (i mogao bi ih ponovo izbaciti). RAG omogućava organizacijama da sprovode upravljanje podacima: npr. da AI bude offline osim za upite odobrenom internom repozitorijumu. Takođe, smanjuje se šansa da model nenamerno „procuri” podatke iz treninga, jer se model ne oslanja na zapamćen sadržaj već preuzima iz proverenog skladišta. Kako ističu stručnjaci iz IBM-a, oslanjanjem odgovora na proverljive spoljne podatke, RAG sistem ima manje prilika da izvuče osetljive ili neprikladne informacije iz svojih internih parametara ^[40]. Suštinski, AI iznosi samo ono što mu je dozvoljeno da pronađe.

Ove prednosti čine RAG privlačnim rešenjem kad su tačnost, ažurnost informacija i poverenje najvažniji – zbog čega ga mnoge organizacije i prihvataju. On uzima snage velikih LLM-ova (tečnost jezika i rezonovanje) i dopunjuje ih snagama pretraživača (preciznost i činjenično utemeljenje). Rezultat je AI koji je i pametan i pouzdan.

Ograničenja i izazovi

Iako je RAG moćan, nije čarobno rešenje. Integracija pretrage i generacije uvodi sopstvene izazove i kompromise na koje praktičari moraju da obrate pažnju:

• Kvalitet pronalaženja je važan: RAG sistem je dobar onoliko koliko su dobre informacije koje pronalazi. Ako pretraga zakaže – npr. propusti relevantan dokument ili pronađe nešto što nije u temi – odgovor modela će biti lošiji. U nekim slučajevima, AI može čak pokušati da „popuni“ praznine, što dovodi do grešaka. Osiguravanje da pretraživač vraća veoma relevantne, tačne rezultate (i dovoljno njih) je aktivno područje rada. Ovo zavisi od dobrih ugradnji (embeddings), ažurnih indeksa i ponekad pametne obrade upita. Teški „nišni“ upiti ili dvosmislena pitanja i dalje mogu zbuniti RAG ako nema dovoljno konteksta. Ukratko, otpad ulazi, otpad izlazi: generisani odgovor će biti tačan samo koliko i dokumenti koji su pronađeni.
• Pristrasnosti i greške izvora podataka: RAG preuzima i prednosti i mane svojih izvora podataka. Ako vaša baza znanja sadrži zastarele ili pristrasne informacije, AI može to predstaviti kao istinu. Na primer, ako interna viki stranica kompanije nije ažurirana ili sadrži netačan unos, RAG asistent može preneti tu grešku u svom odgovoru. Za razliku od čistog LLM-a koji može dati uravnotežen, generički prikaz, RAG sistem može previše verovati jednom izvoru. Da bi se to ublažilo, organizacije moraju održavati visokokvalitetne, proverene izvore znanja. Pristrasnost u dokumentima (npr. istorijski podaci koji odražavaju društvene pristrasnosti) takođe može uticati na odgovore. Kuratiranje korpusa i raznovrsnost izvora su važni za rešavanje ovog izazova ^[41].
• Latencija i složenost: Uvođenje koraka pretrage može dodati određenu latenciju u odgovore. Tipičan RAG proces može uključivati pretragu u embedding bazi ili poziv API-ja za pretragu, što traje nekoliko stotina milisekundi ili više, posebno kod veoma velikih korpusa ili ako se radi više pretraga (za višestepena pitanja). Ovo je uglavnom prihvatljivo za većinu chatbot aplikacija, ali može biti problem za ultra niske zahteve za latencijom. Takođe, izgradnja i održavanje infrastrukture – indeksa, vektorskih baza podataka, procesa – dodaje složenost sistema u poređenju sa samostalnim modelom. Više je komponenti koje treba uskladiti (iako su se pojavili okviri kao što su LangChain ili LlamaIndex da pomognu u tome). Skaliranje ove arhitekture (za obradu mnogo istovremenih upita ili veoma velikih podataka) zahteva inženjerski napor. Ipak, cloud provajderi i novi alati brzo poboljšavaju lakoću implementacije RAG sistema u velikom obimu.
• Top-K i ograničenja kontekstualnog prozora: Model može da obradi samo određenu količinu preuzetog teksta. Odlučivanje koliko dokumenata (i koje njihove delove) ubaciti u LLM nije trivijalan problem. Ako date premalo, odgovor može da propusti ključne detalje; ako date previše, rizikujete da preopteretite kontekstualni prozor ili umanjite relevantnost (da ne pominjemo veće troškove tokena). Često postoji kompromis između uključivanja dovoljno konteksta i ostajanja u granicama modela. Tehnike poput chunking (razbijanja dokumenata na delove) pomažu, ali ako je za jedan odgovor zaista potrebna informacija sa, recimo, 50 strana teksta, trenutni modeli mogu imati poteškoća da sve to obuhvate odjednom. Modeli sa dugim kontekstom (sa prozorima od desetina hiljada tokena) se pojavljuju, što olakšava ovaj problem, ali dolaze sa većim računarskim troškovima. Odlučivanje o optimalnim “top-K” dokumentima za preuzimanje za svaki upit ostaje oblast za optimizaciju ^[42].
• Napori oko integracije i održavanja: Usvajanje RAG-a zahteva više plumbing nego korišćenje gotovog četbota. Timovi moraju da upravljaju unosom podataka (ubacivanje relevantnog sadržaja u sistem), vektorizacijom (ugrađivanje dokumenata), indeksiranjem i redovnim ažuriranjem baze znanja. Svaki od tih koraka – kao i konačni kvalitet odgovora – može zahtevati praćenje i podešavanje. Na primer, možda ćete morati da ažurirate ugradnje ako dodate mnogo novih podataka, ili da prilagodite algoritam pretrage ako uočite da propušta rezultate. Tu je i izazov orkestracije toka rada između retrivera i LLM-a, posebno u složenim slučajevima ili kada se koristi agent-like ponašanje (iterativno preuzimanje). Debagovanje RAG sistema može biti i teže – morate da proverite da li je problem nastao na strani preuzimanja ili generisanja. Sve ovo znači da implementacija RAG-a ima krivu učenja, a mali timovi moraju da procene da li će koristiti upravljenu uslugu ili ulagati u stručnost da ga pravilno izgrade.
• Briga o privatnosti i bezbednosti: Ako pretraga koristi eksterne izvore (kao što je pretraga na internetu) ili koristi vektorsku bazu podataka treće strane u oblaku, mogu postojati bezbednosni problemi. Za poslovne slučajeve, ključno je obezbediti da vlasnički upiti ili podaci ne procure. Čak i unutar organizacije, RAG asistent može nenamerno otkriti informacije korisniku koji ne bi trebalo da ima pristup (ako kontrola pristupa dokumentima nije rešena). Zbog toga bi dodatne zaštite i provere dozvola trebalo da postoje. Neke kompanije ovo rešavaju tako što čitav RAG sistem drže na svojoj infrastrukturi ili privatnom oblaku. Privatnost je manji problem kada RAG koristi zatvoreni repozitorijum, ali to je nešto što treba uzeti u obzir ako dizajn uključuje pretragu interneta ili deljenu infrastrukturu ^[43].
• Preostale halucinacije ili greške u sintezi: Iako RAG značajno smanjuje halucinacije, ne eliminiše ih u potpunosti. Model može pogrešno protumačiti preuzeti tekst ili ga nepravilno kombinovati. Na primer, ako dva dokumenta sadrže blago kontradiktorne informacije, LLM može da ih spoji u zbunjujući odgovor. Ili model može da navede izvor, ali ipak izvuče pogrešan zaključak iz njega. Obezbeđivanje da generisani odgovor ostane veran izvornom materijalu je stalan izazov. Tehnike kao što su instrukcije modelu da koristi samo pružene informacije, ili čak fino podešavanje na skupu podataka sa proširenim pretragom, mogu pomoći. Neke napredne RAG implementacije uključuju završni korak verifikacije, gde se odgovor proverava u odnosu na izvore (ponekad od strane drugog AI sistema ili eksplicitnih pravila) kako bi se uhvatile nepodržane tvrdnje. Ipak, korisnici treba da budu oprezni i da tretiraju RAG odgovore kao asistirane izlaze, a ne kao apsolutnu istinu.

Uprkos ovim izazovima, konsenzus u industriji i istraživanju je da prednosti RAG-a daleko prevazilaze poteškoće u većini scenarija. Mnoge od ovih ograničenja se aktivno rešavaju novim istraživanjima (npr. boljim algoritmima za pretragu, hibridnom pretragom koja koristi ključne reči+vektore, većim kontekstualnim prozorima, itd.) ^[44]. Na primer, istražuje se RAG proširen grafovima (korišćenje grafova znanja za poboljšanje konteksta pretrage) i “adaptivna” pretraga gde LLM može da odluči da postavi dodatna pitanja ako je potrebno ^[45]. Ovi napori imaju za cilj da RAG učine robusnijim čak i za složena, višestepena pitanja. Takođe vredi napomenuti da neki kritičari tvrde da bi budući LLM-ovi mogli da inkorporiraju toliko znanja ili rezonovanja u realnom vremenu da eksplicitna pretraga postane manje potrebna (“RAG je anti-šablon,” kako glasi jedan provokativan naslov bloga ^[46]). Ipak, do 2025. godine, RAG ostaje najpraktičniji metod da se obezbedi da AI sistemi imaju i “mozak” i ažurno znanje. Dodatna složenost je mala cena za AI koji može da potkrepi svoje tvrdnje i odgovori na potrebe iz stvarnog sveta.

Razvoj industrije i trendovi (stanje u 2025. godini)

Poslednje dve godine donele su eksplozivan rast RAG-baziranih sistema širom tehnološke industrije. Ono što je počelo kao istraživačka ideja 2020. godine, sada je uobičajeno 2025, sa velikim kompanijama i startapima koji se utrkuju da u svoje AI proizvode uključe generisanje prošireno pretragom. Evo nekih od značajnih dešavanja i trenutnih trendova:

• Prihvatanje od strane velikih tehnoloških kompanija: Svi veliki AI i cloud igrači sada nude RAG rešenja. OpenAI je uveo funkcije za preuzimanje znanja (omogućavajući ChatGPT-u da se poveže sa podacima kompanije ili internetom), Microsoft je ugradio RAG u svoje Azure Cognitive Search i Azure OpenAI servise, Google je lansirao Vertex AI Search za preduzeća, a Amazonova Bedrock platforma uključuje upravljane Knowledge Bases – sve sa ciljem da olakšaju preduzećima dodavanje pretrage generativnoj AI ^[47]. Microsoftov Bing Chat, objavljen početkom 2023, bio je jedan od prvih poznatih chatbotova pokretanih RAG-om, kombinujući GPT-4 sa pretragom interneta uživo sa velikim uspehom. Google je odgovorio sa Bardom, a zatim i sa Search Generative Experience (SGE), koji takođe koristi LLM-ove na vrhu Google pretrage. Ovi proizvodi su efektivno pretvorili pretraživače u AI chatbotove koji koriste RAG za odgovaranje na upite sa citatima. Kako je jedan članak duhovito primetio, „Danas ga vidite u svim vrstama AI proizvoda” – zaista, od pretrage do aplikacija za produktivnost, RAG je svuda ^[48][49].
• Platforme i servisi za preduzeća: Postoji rastući ekosistem RAG platformi fokusiranih na preduzeća. Na primer, Microsoft Azure AI Search (u kombinaciji sa Azure OpenAI) pruža šablon za RAG: usmerite ga na svoje podatke (SharePoint, baze podataka itd.), a on se brine za indeksiranje i pretragu kako bi LLM mogao da generiše odgovore ^[50]. IBM-ova Watsonx platforma takođe ističe RAG mogućnosti, a IBM Research je objavio vodiče za izgradnju RAG tokova za poslovanje ^[51]. Startapi poput Glean (pretraga za preduzeća), Elastic i Lucidworks su integrisali generisanje odgovora LLM-ova na vrhu svoje pretraživačke tehnologije. Čak se i kompanije za baze podataka priključuju: Pinecone (startap za vektorske baze podataka) postao je ključni pokretač za RAG, a tradicionalne baze kao što su Redis, Postgres (sa pgvector) i OpenSearch dodale su funkcije vektorske pretrage kako bi podržale ove radne tokove. Industrija se približava ideji da će svako preduzeće želeti chatbot koji može da razgovara sa njihovim vlasničkim podacima, a više dobavljača se takmiči da obezbedi alat za to.
• Značajna spajanja i investicije: Važnost retrieval tehnologije istaknuta je kroz neke velike poteze – na primer, OpenAI (kompanija iza ChatGPT-a) je sredinom 2024. godine preuzela Rockset, bazu podataka za analitiku u realnom vremenu i pretragu, ^[52]. Ovo je široko shvaćeno kao potez za jačanje OpenAI-ove retrieval infrastrukture za svoje modele (omogućavajući brže i moćnije RAG mogućnosti za proizvode poput ChatGPT Enterprise). U 2025. godini, OpenAI je takođe investirao u Supabase, open-source backend bazu podataka, što signalizira da čak i kompanije koje razvijaju AI modele vide skladištenje/povlačenje podataka kao strateško ^[53]. Takođe smo videli ogromne runde finansiranja za kompanije koje se bave vektorskim bazama podataka (Pinecone, Weaviate, Chroma, itd.) tokom 2023-2024, što u suštini pokreće “memorijski sloj” AI-ja. Ove akvizicije i investicije naglašavaju trend: provajderi LLM-ova se spuštaju niže u steku kako bi preuzeli sloj za povlačenje podataka, a platforme za podatke se penju više u steku kako bi integrisale LLM-ove – svi se susreću na sredini kod RAG-a.
• Proliferacija alata i okvira: Open-source zajednice su proizvele mnogo alata koji pojednostavljuju izgradnju RAG aplikacija. LangChain, open-source okvir, postao je veoma popularan za povezivanje LLM-ova sa retrieval-om i drugim akcijama. LlamaIndex (GPT Index) je još jedan koji posebno pomaže povezivanju LLM-ova sa vašim izvorima podataka kreiranjem indeksa. Meta (Facebook) je objavila LLM.nsys / Retrieval Augmentation Toolkit i druge kao open source. U međuvremenu, NVIDIA je objavila celu RAG referentnu arhitekturu (“RAG AI Blueprint”) kako bi pomogla preduzećima da efikasno implementiraju ove sisteme ^[54]. Čak se pojavljuju i gotova “RAG-kao-usluga” rešenja – na primer, neke konsultantske firme i startupi nude usluge da uzmu podatke klijenta i brzo postave RAG četbota za njih ^[55]. Sve ovo znači da za kompaniju koja želi da usvoji RAG u 2025. godini postoji bogat izbor opcija: od “uradi sam” sa open source-om, preko cloud API-ja, do gotovih rešenja, u zavisnosti od toga koliko se želi prilagođavanje u odnosu na praktičnost ^[56].
• Napredno RAG istraživanje: Na istraživačkom planu, 2024. i 2025. godina nastavile su da usavršavaju RAG tehnike. Neki značajni pravci uključuju Graph RAG (ubacivanje grafova znanja u pretragu radi očuvanja odnosa između činjenica) ^[57], hibridnu pretragu (kombinovanje pretrage po ključnim rečima i vektorskoj pretrazi za bolje razumevanje upita), i modularne RAG tokove obrade koji obrađuju složene upite kroz više koraka ^[58]. Istraživači takođe proučavaju dinamičko pronalaženje informacija, gde LLM može iterativno da traži više informacija po potrebi (pretvarajući RAG u konverzacionu pretragu). Još jedan uzbudljiv razvoj je čvršća integracija između pretrage i generisanja na arhitektonskom nivou – na primer, pristupi gde pretraga nastaje tokom inferencije modela (kao što su Retro, Retriever-augmented attention, itd.), čime se briše granica između kraja pretrage i početka generisanja ^[59]. Iako su ovo uglavnom eksperimentalni pravci, obećavaju još efikasnije i inteligentnije sisteme. Multimodalni RAG je još jedna oblast – korišćenje slika ili drugih podataka u procesu pretrage (zamislite AI koji može da “pronađe” dijagram ili audio snimak pored teksta). I na kraju, diskusije o RAG-u često se prepliću sa usponom AI agenata: kao što je pomenuto, 2025. godine postoji uzbuđenje oko sistema koji planiraju zadatke i koriste alate. Ovi agenti često koriste RAG kao svoju memoriju za skladištenje informacija između koraka ^[60]. Na primer, agent koji rešava složen problem može da pronađe dokumente, zabeleži međurezultate (u vektorsku bazu), a zatim kasnije pretraži te beleške. Ova sinergija sugeriše da će RAG biti osnovna komponenta ne samo za Q&A botove, već i za autonomnije AI sisteme koji se zamišljaju.
• Priče o uspehu iz stvarnog sveta: Do sredine 2025. godine, videli smo primenu RAG-a u mnogim industrijama. Na primer, u zdravstvu, Mayo klinika je pilotirala „AI asistent kliničara“ koji koristi RAG za povezivanje GPT dijaloga sa najnovijom medicinskom literaturom i podacima o pacijentima, pomažući lekarima da dobiju odgovore sa referencama na izvore. Startapi iz oblasti pravne tehnologije nude AI advokate koji pronalaze relevantne sudske presude za svako postavljeno pitanje. Banke su koristile RAG za interne alate za procenu rizika koji povlače tekstove o politikama i usklađenosti kako bi osigurali da su odgovori u skladu sa regulativama. Sa strane potrošača, aplikacije poput Perplexity.ai postale su popularne nudeći „Google + ChatGPT“ iskustvo, gde svako pitanje daje konverzacioni odgovor sa citatima, zahvaljujući RAG-u u pozadini ^[61]. Čak se i društvene mreže uključuju – krajem 2023. godine, X (Twitter) je najavio Grok, AI četbota integrisanog sa aktuelnim Twitter trendovima i znanjem (Elon Musk ga je predstavio kao da ima „veoma tačne“ informacije u realnom vremenu putem multi-agent RAG pristupa) ^[62]. Ovi primeri pokazuju kako je RAG prešao iz teorije u praksu: praktično svi „AI kopiloti“ kojima je potrebno specifično znanje koriste ga. Kako je jedan stručnjak sažeto rekao: RAG „poboljšava preciznost AI modela pronalaženjem relevantnih informacija iz više eksternih izvora“, i dokazuje svoju vrednost u svemu, od oglašavanja do finansija i korisničke podrške ^[63].

Gledajući pejzaž u avgustu 2025, jasno je da je RAG „odrastao“. Daleko od toga da je trik za nišu, sada je osnovna arhitektura za AI implementacije. Kompanije koje žele pouzdan, na domenu svestan AI, sve češće zaključuju da je pretraga + generisanje pravi put do toga ^[64]. Kao rezultat, baze znanja i LLM-ovi se konvergiraju: pretraživači dodaju generativne sposobnosti, a generativni modeli se uparuju sa mogućnostima pretrage. Ovaj hibridni pristup pokreće sledeću generaciju četbotova, virtuelnih asistenata i AI agenata sa kojima svakodnevno komuniciramo.

Zaključak

Retrieval-Augmented Generation predstavlja snažan spoj tehnologije pretraživača sa naprednim AI jezičkim modelima. Učeći AI sisteme da „otvore knjigu“ i pronađu tačno znanje koje im je potrebno, RAG čini te sisteme mnogo korisnijim i pouzdanijim. On premošćuje jaz između sirove AI briljantnosti i informacija iz stvarnog sveta, osiguravajući da naši četbotovi i asistenti ne zvuče samo pametno – oni jesu pametni, sa činjeničnim odgovorima koji to potkrepljuju. Od preduzeća koja implementiraju interne GPT savetnike, do potrošača koji postavljaju složena pitanja pretraživačkim botovima, RAG je skriveni radni konj koji obezbeđuje potrebne činjenice i kontekst. Kao što smo videli, ovaj pristup donosi značajne prednosti u tačnosti, relevantnosti i prilagodljivosti, iako uvodi i nove tehničke izazove za rešavanje.

U 2025. godini, RAG je u središtu pomaka ka veštačkoj inteligenciji koja je duboko integrisana sa znanjem. Stručnjaci ga vide kao kamen temeljac za izgradnju „ekspertskih AI“ sistema prilagođenih svakoj oblasti ^[65]. Sa stalnim inovacijama, možemo očekivati da RAG postane još neprimetniji – moguće je da će jednog dana jednostavno biti podrazumevano da svaki snažan AI asistent ima ugrađene mogućnosti pretrage. Za sada, svako ko želi da iskoristi AI za pouzdane, informisane odgovore treba ozbiljno da razmotri RAG paradigmu. To je odličan primer kako kombinovanje dve tehnologije – pretrage i generacije – može dati nešto veće od zbira njenih delova. Kao što su Patrick Lewis i drugi sugerisali, generacija potpomognuta pretragom može zaista biti budućnost generativne AI, budućnost u kojoj naši AI modeli ne samo da imaju znanje, već tačno znaju gde da ga pronađu kada nam zatreba ^[66].

Izvori:

• InfoWorld – „Retrieval-augmented generation refined and reinforced“^[67]
• NVIDIA Blog – „What Is Retrieval-Augmented Generation, aka RAG?“^[68]
• Squirro Blog – „The State of RAG in 2025: Bridging Knowledge and Generative AI“ ^[69]
• Forbes Tech Council preko BestOfAI – „The Rise Of Retrieval-Augmented Generation“ ^[70]
• Ken Yeung, The AI Economy newsletter – Intervju sa Dennis Perpetua ^[71]
• IBM Research Blog – „What is retrieval-augmented generation?“ ^[72]
• Signity Solutions – „Top RAG Chatbot AI Systems… in 2025“^[73]
• Goldman Sachs (Marco Argenti) – „Šta očekivati od veštačke inteligencije 2025. godine“ ^[74]

References

1. medium.com, 2. medium.com, 3. blogs.nvidia.com, 4. research.ibm.com, 5. www.elumenotion.com, 6. research.ibm.com, 7. squirro.com, 8. learn.microsoft.com, 9. www.elumenotion.com, 10. blogs.nvidia.com, 11. blogs.nvidia.com, 12. blogs.nvidia.com, 13. blogs.nvidia.com, 14. thelettertwo.com, 15. thelettertwo.com, 16. research.ibm.com, 17. dataforest.ai, 18. dataforest.ai, 19. www.signitysolutions.com, 20. blogs.nvidia.com, 21. blogs.nvidia.com, 22. research.ibm.com, 23. www.infoworld.com, 24. www.infoworld.com, 25. www.infoworld.com, 26. squirro.com, 27. bestofai.com, 28. squirro.com, 29. dataforest.ai, 30. ragflow.io, 31. www.goldmansachs.com, 32. bestofai.com, 33. blogs.nvidia.com, 34. blogs.nvidia.com, 35. www.signitysolutions.com, 36. blogs.nvidia.com, 37. www.infoworld.com, 38. www.signitysolutions.com, 39. research.ibm.com, 40. research.ibm.com, 41. bestofai.com, 42. www.infoworld.com, 43. bestofai.com, 44. www.infoworld.com, 45. medium.com, 46. www.elumenotion.com, 47. www.infoworld.com, 48. dev.to, 49. github.blog, 50. learn.microsoft.com, 51. research.ibm.com, 52. ragflow.io, 53. ragflow.io, 54. blogs.nvidia.com, 55. www.prismetric.com, 56. www.infoworld.com, 57. medium.com, 58. www.infoworld.com, 59. ragflow.io, 60. ragflow.io, 61. www.signitysolutions.com, 62. www.signitysolutions.com, 63. bestofai.com, 64. squirro.com, 65. www.goldmansachs.com, 66. blogs.nvidia.com, 67. www.infoworld.com, 68. blogs.nvidia.com, 69. squirro.com, 70. bestofai.com, 71. thelettertwo.com, 72. research.ibm.com, 73. www.signitysolutions.com, 74. www.goldmansachs.com