Retrieval-Augmented Generation (RAG): Revoluce chatbotů a podnikových aplikací díky vyhledáváním posílené umělé inteligenci

RAG znamená Retrieval-Augmented Generation, což je hybridní AI přístup, který kombinuje velký jazykový model s vyhledávačem nebo databází za účelem získání externích znalostí pro podložené, aktuální odpovědi.
V roce 2025 se RAG stal strategickou nutností pro moderní AI, pohánějící inteligentní chatboty, podnikové asistenty a další kontextově uvědomělé aplikace.
V praxi systém RAG nejprve vyhledá relevantní dokumenty ze znalostního zdroje, poté připojí nejlepší úryvky k dotazu uživatele, než LLM vygeneruje finální odpověď.
Patrick Lewis, který vedl tým, jenž v roce 2020 v článku Facebook AI poprvé použil termín „RAG“, popisuje RAG jako rostoucí rodinu metod představujících budoucnost generativní AI.
Jak říká Patrick Lewis, přístup retrieval-augmented lze implementovat pomocí pouhých pěti řádků kódu.
Mnoho RAG systémů vrací spolu s odpovědí i zdroje, poskytuje názvy dokumentů nebo URL pro ověření a důvěru.
RAG umožňuje aktuální odpovědi tím, že při dotazu získává čerstvé informace, což umožňuje přesné odpovědi o nedávných událostech nebo nových politikách.
Snižuje průběžné náklady tím, že se vyhýbá úplnému přeškolování; místo toho organizace udržují prohledávatelný index dat a model jej konzultuje podle potřeby.
Významným případem použití je AI asistent lékaře Mayo Clinic, který využívá RAG k propojení GPT-dialogu s aktuální lékařskou literaturou a pacientskými daty, včetně odkazů na zdroje.
Do roku 2025 nabízejí hlavní technologičtí hráči RAG řešení (akvizice Rockset společností OpenAI v roce 2024, Microsoft Azure OpenAI, Google Vertex AI Search, Amazon Bedrock) a prosperuje ekosystém nástrojů jako LangChain a Pinecone.

Generativní AI uchvátila představivost, ale retrieval-augmented generation – známější jako RAG – přináší měřitelný, podložený dopad napříč odvětvími ^[1]. Jednoduše řečeno, RAG je hybridní AI přístup, který kombinuje velký jazykový model (LLM) s vyhledávačem nebo databází. Výsledek je jako dát super-chytrému chatbotovi přístup k vlastní knihovně nebo webu: může „vyhledávat“ fakta v reálném čase a použít tyto informace k produkci přesnějších, aktuálních odpovědí. Tato kombinace vyhledávání a generování pomáhá omezit halucinace, ukotvit AI odpovědi ve skutečných zdrojích a snížit potřebu nákladného přeškolování modelu ^[2], ^[3]. V roce 2025 se RAG stal strategickou nutností pro moderní AI – pohánějící inteligentní chatboty, podnikové asistenty a další aplikace, které vyžadují důvěryhodné, kontextově uvědomělé znalosti.

Co je RAG a jak funguje?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je AI rámec, který zakotvuje model generující text na externích zdrojích znalostí ^[4]. Jinými slovy, rozšiřuje LLM (jako je GPT-4 nebo podobné) tím, že přidává krok vyhledávání: když AI obdrží dotaz, nejprve prohledá sbírku dokumentů nebo databázi pro relevantní informace a poté použije tento materiál k vytvoření své odpovědi ^[5]. Tento přístup vyplňuje zásadní mezeru v tom, jak fungují běžné LLM. Samostatný LLM je jako velmi vzdělaný člověk, který skládá zkoušku bez pomůcek – spoléhá pouze na to, co má v paměti (své naučené parametry). Naproti tomu systém RAG je jako zkouška s povolenými materiály: model může průběžně konzultovat externí texty před odpovědí ^[6].

Jak RAG funguje v praxi, je jednoduché. Nejprve uživatel položí otázku nebo zadá prompt. Poté systém vyhledá relevantní informace ze znalostního zdroje – může to být index webového vyhledávání, vektorová databáze podnikových dokumentů, wiki články nebo jakýkoli jiný textový korpus. Například pokud se zeptáte chatbota zákaznické podpory na detailní otázku, systém RAG může prohledat interní směrnice, manuály nebo znalostní bázi podpory podle klíčových slov a souvisejícího obsahu. Poté jsou nejrelevantnější úryvky nebo dokumenty vložené do promptu předaného LLM (často jejich připojením k dotazu uživatele). Nakonec LLM vygeneruje odpověď, která integruje získaná fakta se svým vlastním jazykovým porozuměním ^[7], ^[8]. V podstatě LLM „čte“ získaný materiál a vytváří složenou odpověď, podobně jako student cituje zdroje v eseji. Tento proces zajišťuje, že výstup je podložen reálnými daty, nikoli pouze parametrovou pamětí modelu ^[9]. Mnoho RAG systémů také vrací zdroje (např. názvy dokumentů nebo URL) spolu s odpovědí, aby si uživatelé mohli informace ověřit a důvěřovat jim ^[10].

Pro ilustraci nabízí Rick Merritt z NVIDIA užitečnou analogii: soudce může mít skvělé obecné znalosti práva, ale pro konkrétní případ pošle soudce koncipienta do právnické knihovny, aby přinesl relevantní případy a precedenty ^[11]. Zde je LLM soudcem a RAG je pilný koncipient, který dodává přesná potřebná fakta. Patrick Lewis – výzkumník, který vedl tým, jenž vymyslel termín „RAG“ v článku Facebook AI z roku 2020 – popisuje RAG jako „rostoucí rodinu metod“, o které se domnívá, že představuje budoucnost generativní AI ^[12]. Propojením výkonných generativních modelů s externími znalostmi umožňuje RAG AI překročit pouhé opakování trénovacích dat a místo toho dynamicky vyhledávat nové informace na požádání ^[13]. Stručně řečeno, RAG proměňuje LLM z uzavřeného „všeználka“ v odborníka s otevřenou knihou, který může citovat zdroje a držet krok s nejnovějšími informacemi.

Proč je RAG důležitý?

RAG se dostal do popředí, protože přímo řeší některá z největších omezení samostatných jazykových modelů AI. Halucinace – tendence LLM vytvářet věrohodně znějící, ale nesprávné odpovědi – jsou omezeny, když má model k dispozici skutečné dokumenty k odkazu. Ukotvením odpovědí ve faktech RAG zvyšuje přesnost a důvěryhodnost. „Dvě nejdůležitější věci, které RAG dělá pro podniky, jsou, že nám umožňuje získat odpovědi a mít je dohledatelné,“ říká Dennis Perpetua, globální CTO ve společnosti Kyndryl ^[14]. Jinými slovy, dobře implementovaný systém RAG dokáže nejen najít správnou odpověď, ale také ukázat zdroj, odkud pochází – což uživatelům dává jistotu, že odpověď lze ověřit a důvěřovat jí ^[15]. Luis Lastras, ředitel jazykových technologií ve společnosti IBM Research, to podobně přirovnává k přístupu s otevřenou knihou: „V systému RAG žádáte model, aby odpověděl na otázku procházením obsahu v knize, místo aby se snažil vzpomenout si na fakta z paměti.“ ^[16] To znamená, že uživatelé (a vývojáři) získávají transparentnost ohledně toho, proč AI odpověděla tak, jak odpověděla, což je klíčový faktor pro budování důvěry ve výstupy AI.

Další velkou výhodou je, že RAG udržuje AI aktuální. Tradiční LLM jsou trénovány na pevném datasetu, který může zastarat – jsou jako encyklopedie, které se po vydání nemohou samy aktualizovat ^[17]. RAG to řeší tím, že modelu umožňuje načítat čerstvé informace z důvěryhodných zdrojů v době dotazu ^[18]. Tato schopnost je neocenitelná v rychle se měnících oblastech. Například asistent poháněný RAG může odpovídat na otázky týkající se nedávných událostí, nového výzkumu nebo aktualizovaných firemních politik s přesností 95–99 %, protože odkazuje na aktuální, ověřené informace místo zastaralých trénovacích dat ^[19]. Odpovědi jsou kontextově relevantní k danému okamžiku, což je zásadní změna pro případy použití jako jsou dotazy na zprávy, živé zákaznické dotazy nebo podpora rozhodování v reálném čase.

Náklady a efektivita jsou také klíčovými důvody, proč je RAG důležitý. Místo zdlouhavého dolaďování obrovského LLM na každý nový dokument nebo doménu (což je drahé a časově náročné) umožňuje RAG mnohem lehčí přístup: udržujte vyhledávatelný index svých dat a nechte model, aby jej konzultoval podle potřeby. „Proces můžeme implementovat s pouhými pěti řádky kódu,“ poznamenává Patrick Lewis a zdůrazňuje, že rozšíření stávajícího modelu o retrieval je často rychlejší a levnější než přeškolení modelu na nových datech ^[20]. To znamená, že organizace mohou „za běhu“ vyměňovat nové zdroje znalostí^[21]blogs.nvidia.com. Například fintech společnost může do retrieval poolu svého chatbota přidat tržní data z minulého týdne a okamžitě mít bota, který odpovídá na otázky o nejnovějších trendech na burze – bez nutnosti přeškolení modelu. RAG tak snižuje průběžné náklady na údržbu nasazení LLM a činí je mnohem přizpůsobivějšími měnícím se informacím ^[22].

Stejně důležité pro podniky je, že RAG nabízí způsob, jak bezpečně zpřístupnit proprietární data. Firemně specifické a důvěrné informace často nelze z důvodu ochrany soukromí použít k trénování veřejných modelů. S RAG model nemusí absorbovat důvěrná data do svých vah; jednoduše je vyhledá, když je to potřeba. To umožňuje podnikům využívat interní znalosti (z wiki, databází, PDF atd.) k získání přizpůsobených AI odpovědí bez toho, aby tato data vystavovaly nebo je předávaly modelu třetí strany ^[23]. Ve skutečnosti jednou z hlavních výzev při aplikaci LLM na firemní potřeby bylo poskytnout modelu relevantní, přesné znalosti z rozsáhlých firemních databází bez nutnosti jemně dolaďovat samotný LLM ^[24]. RAG toto elegantně řeší: integrací doménově specifických dat v čase vyhledávání zajišťuje, že odpovědi AI jsou přesně přizpůsobené vašemu kontextu (například vašemu produktovému katalogu nebo směrnici) a přitom zůstává základní model univerzální ^[25]. Podnik si zachovává plnou kontrolu nad svými proprietárními daty a může vynucovat dodržování předpisů, bezpečnost a přístupová oprávnění na straně vyhledávání. Jak říká CTO společnosti Squirro Jan Overney, „V roce 2025 není retrieval augmented generation jen řešením; je to strategický imperativ, který přímo řeší tyto klíčové podnikové výzvy,“ čímž přemosťuje propast mezi výkonnými LLM a neustále se rozšiřujícími znalostmi organizace ^[26].

Shrnutí, proč je RAG důležitý: dělá AI přesnější, důvěryhodnější, aktuálnější a přizpůsobivější. Uživatelé dostávají lepší odpovědi (s důkazy na jejich podporu) a organizace mohou nasadit AI asistenty, kteří skutečně znají jejich proprietární záležitosti bez porušení rozpočtu nebo pravidel. Je to přístup výhodný pro obě strany, který posouvá generativní AI z chytrého triku na spolehlivý nástroj pro reálné úkoly.

Klíčové případy použití a aplikace

Schopnost RAG vnášet doménové znalosti a data v reálném čase otevřela širokou škálu vysoce účinných případů použití pro AI systémy. Mezi nejdůležitější aplikace patří:

Inteligentní chatboti a virtuální asistenti: Chatboti pohánění RAG si poradí s mnohem sofistikovanějšími dotazy než běžní boti. Odpovědi získávají v reálném čase z znalostních bází, dokumentace nebo webu, což umožňuje zákaznickým servisním agentům, IT helpdesk botům a virtuálním asistentům poskytovat vysoce přesné, na kontextu závislé odpovědi. Například interní HR chatbot využívající RAG může okamžitě najít nejnovější dokument s pravidly a odpovědět zaměstnanci na dotaz ohledně benefitů, místo aby poskytl obecnou odpověď. Stejně tak chatbot pro zákazníky e-shopu může vyhledat technické specifikace produktu nebo údaje o skladových zásobách a odpovědět na konkrétní dotaz. Tito chatboti efektivně „konverzují“ s firemními daty a poskytují relevantní odpovědi, což vede k vyšší spokojenosti uživatelů. V praxi se AI chatboti založení na RAG prokázali měřitelné přínosy – například zvýšení zapojení zákazníků a konverze prodeje v maloobchodu a výrazné zlepšení doby odezvy na HR dotazy zaměstnanců ^[27].
Podnikové řízení znalostí: Firmy využívají RAG k vytváření AI systémů, které fungují jako zkušení interní konzultanti. Asistent s podporou RAG může být nasměrován na rozsáhlé podnikové úložiště dokumentů – wiki, manuály, zprávy, e-maily – a umožnit zaměstnancům dotazovat se v přirozeném jazyce. To má obrovský dopad na produktivitu a podporu rozhodování. Inženýři se mohou chatbota na návrh systému zeptat na požadavky z minulých projektových dokumentů; právníci mohou dotazovat AI trénovanou na minulých případech a předpisech; noví zaměstnanci se mohou rychle zorientovat tím, že se interního wiki bota zeptají na podrobnosti. V podstatě RAG proměňuje organizační data v dotazovatelnou AI znalostní bázi, čímž odbourává informační silosy. Do roku 2025 mnoho firem uvádí, že RAG se stává páteří přístupu k podnikovým znalostem – zajišťuje, že zaměstnanci dostávají přesné, aktuální odpovědi z obrovského množství firemních dat, a to při dodržení přístupových práv a souladu s předpisy ^[28].
Zákaznická podpora a technické helpdesky: RAG mění pracovní postupy podpory. Představte si technika podpory, který řeší složitý softwarový problém přes chat – s RAG může asistent prohledávat manuály, FAQ i aktuální hlášení chyb v reálném čase ^[29]. AI může najít relevantní návod k řešení nebo interní ticket odpovídající chybovému kódu a poté navrhnout řešení krok za krokem. To výrazně zkracuje dobu vyřešení, protože jak AI, tak lidský agent mají okamžitě k dispozici přesné informace. Zároveň je zajištěno, že rady jsou konzistentní a správné (opírají se o oficiální dokumentaci). Výsledkem je, že firmy jako banky, telekomunikace a softwarové společnosti nasazují podpůrné boty na bázi RAG ke zlepšení zákaznické zkušenosti a snížení zátěže call center. Tyto systémy vynikají při řešení méně častých dotazů a složitých, vícekrokových problémů, protože dokážou podle potřeby vyhledat i specifické informace.
Výzkum a tvorba obsahu: Další oblastí je jakýkoli úkol vyžadující hloubkový výzkum nebo syntézu obsahu. Systémy RAG mohou pomáhat spisovatelům, analytikům nebo studentům vyhledáváním faktů a odkazů z rozsáhlých textových zdrojů. Například právní výzkumní asistenti pohánění RAG mohou vyhledávat relevantní judikaturu a zákony pro pomoc s tvorbou právního podání. Lékařští AI asistenti mohou získat nejnovější články z odborných časopisů nebo záznamy o pacientech, když lékař položí diagnostickou otázku, a tím pomoci při klinickém rozhodování. Finanční analytici mohou dotazovat tržní data nebo zprávy a získat AI-generované shrnutí založené na těchto zdrojích. Důležité je, že AI uvádí zdroje, takže profesionálové mohou informace ověřit. Toto využití RAG jako výzkumného asistenta urychluje pracovní postupy, které zahrnují procházení velkého množství textu za účelem nalezení konkrétních odpovědí nebo poznatků.
Personalizovaná doporučení a datové dotazy: Některé aplikace kombinují RAG s uživatelsky specifickými daty pro poskytování personalizovaných výstupů. Například osobní AI e-mailový asistent může při vytváření shrnutí nebo odpovědi vyhledat detaily z vašeho kalendáře, minulých e-mailů nebo souborů. Nebo AI nástroj pro obchodníky může získat informace o firmě potenciálního zákazníka a aktuální zprávy, aby pomohl obchodníkovi vytvořit cílenou nabídku. Toto jsou v podstatě specializované případy RAG: vyhledávání probíhá v osobních nebo kontextově specifických datových úložištích a generování vytváří vlastní výstup (například personalizované doporučení nebo shrnutí). Tento vzor se dokonce rozšiřuje na agentní AI systémy – vícekrokové AI „agenty“, kteří používají RAG jako formu paměti. V roce 2025 mnoho experimentálních AI agentů používá mechanismus RAG pro ukládání a vybavování informací v průběhu dlouhého úkolu nebo konverzace (například zapamatování si uživatelských preferencí nebo předchozích instrukcí) ^[30]. Tato synergie mezi RAG a AI agenty umožňuje složitější, vícekrokové interakce, které zůstávají konzistentní a informované v čase.
Odborné systémy pro konkrétní domény: Firmy stále častěji integrují LLM s jejich vlastními daty za účelem vytvoření expertní AI pro konkrétní odvětví. CIO Goldman Sachs Marco Argenti poznamenává, že firmy budou propojovat AI se svými privátními datovými sadami pomocí RAG (nebo doladění), aby vytvořily „velké expertní modely“ – AI specialisty v medicíně, financích, právu atd., kteří znají nejnovější znalosti v daném oboru ^[31]. Například farmaceutická společnost může nasadit model založený na RAG, který má přístup k interním výzkumným pracím a výsledkům experimentů, čímž se stává expertním asistentem pro vědce vyvíjející nové léky. Tento koncept LLM jako expertů silně spoléhá na vyhledávání: model zůstává obecného určení, ale je rozšířen o hluboký zdroj oborově specifických informací při odpovídání. Výsledkem je AI, která plynule ovládá žargon a fakta daného oboru. Již nyní to vidíme u specializovaných chatbotů jako BloombergGPT pro finance nebo klinických asistentů ve zdravotnictví, kteří využívají RAG techniky k začlenění proprietárních dat (tržní data, lékařská literatura atd.) a poskytují velmi přesné, relevantní odpovědi.

Tyto příklady jsou jen špičkou ledovce. Prakticky jakákoli AI aplikace, která vyžaduje faktickou přesnost, aktuální znalosti nebo přizpůsobení konkrétní datové sadě, může z RAG těžit ^[32]. Od interaktivních vyhledávačů (např. nová vlna vyhledávacích botů jako Bing Chat, YouChat nebo Brave’s Summarizer, které odpovídají na dotazy s citovanými webovými výsledky) po kreativní nástroje (například asistenty pro psaní kódu, kteří při generování kódu získávají dokumentaci k API), se RAG ukazuje jako všestranný rámec. Umožňuje AI nejen generovat obsah, ale také vyhledávat, uvažovat a poté odpovídat, což otevírá mnohonásobně více aplikací než při použití izolovaného modelu ^[33]. Jak uvedl jeden článek NVIDIA, s RAG „uživatelé mohou v podstatě vést konverzace s datovými úložišti,“ což znamená, že potenciální případy použití jsou tak široké, jako jsou datové zdroje, které připojíte ^[34].

Výhody přístupu RAG

Rychlé přijetí retrieval-augmented generation je poháněno řadou jasných výhod oproti použití samotných LLM:

Lepší přesnost & méně halucinací: Tím, že zakládá své odpovědi na získaných důkazech, je systém RAG mnohem méně náchylný k tomu, aby si věci vymýšlel. Model porovnává svůj generativní výstup se skutečnými daty, což vede k fakticky správným a relevantním odpovědím. Studie a zprávy z průmyslu ukazují dramatický pokles míry halucinací – některé podnikové RAG chatboty dosahují přesnosti v rozmezí 95–99 % u dotazů z konkrétní oblasti, kde by běžný model často selhal ^[35]. Uživatelé se mohou spolehnout, že odpovědi jsou založeny na něčem skutečném, ne jen na představivosti AI ^[36].
Aktuální informace: RAG umožňuje AI zůstat aktuální s novými informacemi. Systém může získat nejnovější dostupná data (ať už jde o dnešní zprávy, databázi aktualizovanou dnes ráno, nebo dokument přidaný před pár minutami), čímž obchází zastaralý znalostní limit, který mají mnohé LLM. To je zásadní pro oblasti jako finance, zpravodajství, regulace nebo technologie, kde se informace často mění. Už žádná AI zamrzlá v čase – RAG bot připojený k živému indexu dokáže odpovídat na otázky ohledně včerejší události stejně dobře jako na historické.
Odbornost na vyžádání: RAG umožňuje to, co byste mohli nazvat okamžitou specializací. Nemusíte mít model trénovaný na míru pro každý obor – jeden LLM lze přizpůsobit jakémukoli oboru tím, že při dotazu poskytnete správné referenční materiály. To znamená, že AI služba může podporovat více znalostních domén (například znalostní bázi pojišťovnictví a zdravotnictví) pouhou změnou kontextu vyhledávání, místo aby bylo nutné udržovat samostatné modely. Také to znamená, že podnik může nasadit výkonné AI asistenty bez trénování modelu na citlivých interních datech – model se učí v reálném čase z načtených dokumentů. Odpovědi jsou přesně přizpůsobené kontextu poskytnutému těmito dokumenty ^[37], takže je AI v podstatě tak dobrá, jako je souhrn znalostí v daném zdroji dat.
Transparentnost a dohledatelnost: Na rozdíl od black-box modelu, který pouze poskytne odpověď, systémy RAG často zobrazují zdroj pravdy za odpovědí. Mnoho implementací ukazuje citace nebo odkazy (podobně jako tento článek). To buduje obrovskou důvěru uživatelů a je to velké plus pro compliance a auditovatelnost^[38]. Pokud virtuální agent řekne „záruka trvá 2 roky,“ může také poskytnout odkaz na přesný dokument a sekci, která toto tvrzení podporuje. Pro regulovaná odvětví nebo jakoukoli situaci, kdy je třeba si práci AI ověřit, je tato dohledatelnost neocenitelná. Efektivně proměňuje AI v užitečného průvodce, který vás odkáže na zdroj odpovědi, místo abychom museli slepě věřit orákulu.
Není třeba neustálého přeškolování: Protože nová data lze kdykoli přidat do vyhledávacího indexu, nemusíte základní LLM přeškolovat pokaždé, když se vaše znalosti změní. To výrazně snižuje nároky na údržbu. Doladění velkého modelu při každé aktualizaci dat je nejen nákladné – může zavést nové chyby nebo vyžadovat odstávku. RAG tomu předchází. Jak uvádějí výzkumníci IBM, ukotvení modelu v externích faktech „snižuje potřebu neustále model trénovat na nových datech“, což snižuje jak výpočetní, tak finanční náklady ^[39]. Aktualizace znalostí vaší AI je tak jednoduchá jako aktualizace vyhledávacího indexu nebo nahrání nových dokumentů do databáze.
Efektivita a škálovatelnost: RAG může být také efektivnější při běhu. Náročné vyhledávání v databázi lze optimalizovat pomocí specializované vyhledávací infrastruktury (jako jsou vektorové databáze, cachování atd.), což je často levnější a rychlejší než bezhlavě vkládat vše do kontextu LLM. A protože LLM vidí pouze zaměřené shrnutí relevantních informací (místo toho, aby se snažil nacpat veškeré možné znalosti do promptu nebo parametrů), může svůj kontextový rámec využít efektivněji. Díky tomu je možné pracovat s velkými znalostními bázemi – můžete mít indexovány miliony dokumentů, ale pro každý dotaz se modelu předá jen 5 nebo 10 nejlepších úryvků. Tento přístup je od základu škálovatelný: jak vaše data rostou, aktualizujete index, ne model. Technologické firmy dokonce vybudovaly celé vektorové vyhledávače a platformy (Pinecone, Weaviate, FAISS atd.), které slouží jako páteř pro vyhledávání v RAG systémech a zajišťují, že i při miliardách dat lze ta správná najít rychle.
Kontrolované znalosti & bezpečnost: S RAG, zejména v podnikových prostředích, můžete explicitně kontrolovat, k jakým informacím má AI přístup. Pokud jsou některé dokumenty důvěrné nebo některé zdroje nespolehlivé, jednoduše je do vyhledávacího korpusu nezařadíte. To je zásadní rozdíl oproti obřímu předtrénovanému modelu, který mohl načíst všemožné neznámé internetové texty (a mohl by je znovu použít). RAG umožňuje organizacím prosazovat správu dat: např. držet AI offline kromě dotazování na schválené interní úložiště. Také to snižuje šanci, že model neúmyslně „unikne“ trénovací data, protože model nespoléhá na zapamatovaný obsah, ale načítá z ověřeného úložiště. Jak upozorňují experti IBM, tím, že odpovědi zakládá na ověřitelných externích datech, má RAG systém méně příležitostí vytáhnout citlivé nebo nevhodné informace ze svých interních parametrů ^[40]. V podstatě AI říká jen to, co smí najít.

Tyto výhody činí z RAG atraktivní řešení všude tam, kde jsou prioritou přesnost, aktuálnost informací a důvěra – což je důvod, proč jej tolik organizací přijímá. Využívá silné stránky velkých LLM (plynulý jazyk a uvažování) a doplňuje je o silné stránky vyhledávačů (přesnost a faktickou oporu). Výsledkem je AI, která je chytrá a spolehlivá.

Omezení a výzvy

Ačkoliv je RAG silný nástroj, není to všelék. Integrace vyhledávání s generováním přináší vlastní výzvy a kompromisy, o kterých by si měli být odborníci vědomi:

Na kvalitě vyhledávání záleží: RAG systém je jen tak dobrý, jak dobré informace dokáže najít. Pokud selže vyhledávací komponenta – např. přehlédne relevantní dokument nebo najde něco mimo téma – odpověď modelu tím utrpí. V některých případech se může AI pokusit „dovyplnit“ mezery, což vede k chybám. Zajištění, že vyhledávač vrací vysoce relevantní, správné výsledky (a dostatek z nich), je oblastí aktivního výzkumu. Závisí to na kvalitních embeddingech, aktuálních indexech a někdy i chytrém zpracování dotazů. Těžké „niche“ dotazy nebo nejednoznačné otázky mohou RAG stále zmást, pokud není nalezen dostatek kontextu. Stručně řečeno, co dáte dovnitř, to dostanete ven: generovaná odpověď bude tak faktická, jak faktické jsou dokumenty, které získá.
Zkreslení a chyby ve zdrojových datech: RAG přebírá silné i slabé stránky svých zdrojových dat. Pokud vaše znalostní báze obsahuje zastaralé nebo zaujaté informace, AI je může prezentovat jako pravdu. Například pokud interní wiki firmy není aktualizovaná nebo obsahuje chybný záznam, RAG asistent může tuto chybu šířit ve své odpovědi. Na rozdíl od čistého LLM, který může nabídnout vyvážený obecný pohled, může RAG systému příliš důvěřovat jedinému zdroji. Aby se tomu předešlo, je třeba udržovat kvalitní a ověřené znalostní zdroje. Zkreslení v dokumentech (například historická data odrážející společenské předsudky) může také ovlivnit odpovědi. Kurátorství korpusu a rozmanitost zdrojů jsou důležité pro řešení této výzvy ^[41].
Latence a složitost: Zavedení vyhledávacího kroku může přidat určitou latenci do odpovědí. Typická RAG pipeline může zahrnovat vyhledání embeddingu nebo volání search API, což trvá několik stovek milisekund nebo více, zvláště u velmi velkých korpusů nebo pokud se provádí více vyhledávání (například u vícekrokových otázek). To je obecně přijatelné pro většinu chatbot aplikací, ale může to být problém u požadavků na velmi nízkou latenci. Navíc budování a údržba infrastruktury – indexy, vektorové databáze, pipeline – přidává složitost systému oproti samostatnému modelu. Je zde více částí, které je třeba koordinovat (i když se objevily frameworky jako LangChain nebo LlamaIndex, které s tím pomáhají). Škálování této architektury (pro zvládnutí mnoha souběžných dotazů nebo velmi velkých dat) vyžaduje inženýrské úsilí. Nicméně cloudoví poskytovatelé a nové nástroje rychle zlepšují možnosti nasazení RAG ve velkém měřítku.
Limity Top-K a kontextového okna: Model dokáže zpracovat jen omezené množství načteného textu. Rozhodnout, kolik dokumentů (a které jejich části) předat LLM, není triviální problém. Pokud poskytnete příliš málo, odpověď může postrádat klíčové detaily; příliš mnoho a riskujete přeplnění kontextového okna nebo zředění relevance (nemluvě o vyšších nákladech na tokeny). Často je třeba najít kompromis mezi dostatečným množstvím kontextu a limity modelu. Techniky jako chunking (rozdělení dokumentů na části) pomáhají, ale pokud jedna odpověď skutečně vyžaduje informace například z 50 stran textu, současné modely mohou mít problém vše najednou zahrnout. Objevují se modely s dlouhým kontextem (s okny o desítkách tisíc tokenů), což tento problém zmírňuje, ale přináší vyšší výpočetní nároky. Určení optimálního počtu „top-K“ dokumentů k načtení pro každý dotaz zůstává oblastí pro optimalizaci ^[42].
Náročnost integrace a údržby: Zavedení RAG vyžaduje více plumbing než použití hotového chatbota. Týmy musí řešit ingestování dat (dostat veškerý relevantní obsah do systému), vektorizaci (embedding dokumentů), indexaci a pravidelnou aktualizaci znalostní báze. Každý z těchto kroků – stejně jako výsledná kvalita odpovědí – může vyžadovat monitoring a ladění. Například může být potřeba aktualizovat embeddingy při přidání většího množství nových dat, nebo upravit vyhledávací algoritmus, pokud zjistíte, že některé výsledky chybí. Výzvou je také orchestrating the workflow mezi retrieverem a LLM, zejména v komplexních případech nebo při použití agent-like chování (iterativní vyhledávání). Ladění systému RAG může být někdy obtížnější – je třeba zjistit, zda problém vznikl na straně vyhledávání, nebo generování. To vše znamená, že implementace RAG má určitou křivku učení a malé týmy musí zvážit, zda využijí spravovanou službu, nebo investují do odborných znalostí pro správné vybudování systému.
Obavy o soukromí a bezpečnost: Pokud vyhledávání dotazů probíhá z externích zdrojů (například webové vyhledávání) nebo využívá cloudovou vektorovou DB třetí strany, mohou vzniknout security issues. V podnikových případech je zásadní zajistit, aby nedocházelo k úniku proprietárních dotazů nebo dat. I v rámci organizace může RAG asistent neúmyslně zpřístupnit informace uživateli, který k nim nemá mít přístup (pokud není správně nastaveno řízení přístupu k dokumentům). Proto by měly být zavedeny další ochranné mechanismy a permission checks. Některé firmy to řeší tím, že celou RAG pipeline provozují on-premises nebo ve svém privátním cloudu. Soukromí je menším problémem, pokud RAG používá uzavřené úložiště, ale je třeba to zvážit, pokud návrh zahrnuje internetové vyhledávání nebo sdílenou infrastrukturu ^[43].
Zbytkové halucinace nebo syntetické chyby: I když RAG výrazně snižuje halucinace, zcela je neeliminuje. Model může špatně interpretovat získaný text nebo jej nesprávně zkombinovat. Například pokud dva dokumenty obsahují mírně odlišné informace, LLM je může sloučit do zmatené odpovědi. Nebo model může citovat zdroj, ale přesto z něj vyvodit nesprávný závěr. Zajištění, aby vygenerovaná odpověď zůstala věrná zdrojovému materiálu, je trvalou výzvou. Pomoci mohou techniky jako instruování modelu, aby používal pouze poskytnuté informace, nebo dokonce doladění na trénovací sadě s retrieval-augmented přístupem. Některé pokročilé implementace RAG zahrnují závěrečný verifikační krok, kdy je odpověď porovnána se zdroji (někdy jinou AI nebo pomocí explicitních pravidel), aby se odhalila nepodložená tvrzení. Přesto by uživatelé měli zůstat opatrní a brát odpovědi RAG jako asistované výstupy, nikoli jako absolutní pravdu.

Navzdory těmto výzvám panuje v průmyslu i výzkumu shoda, že přínosy RAG ve většině scénářů výrazně převažují nad obtížemi. Mnoho omezení je aktivně řešeno novým výzkumem (např. lepší algoritmy pro vyhledávání, hybridní vyhledávání využívající klíčová slova + vektory, větší kontextová okna atd.) ^[44]. Například probíhá výzkum Graph-augmented RAG (využití znalostních grafů pro rozšíření kontextu vyhledávání) a „adaptivního“ vyhledávání, kdy LLM může v případě potřeby položit doplňující dotazy ^[45]. Tyto snahy mají za cíl učinit RAG robustnějším i pro složité, víceúrovňové otázky. Za zmínku také stojí, že někteří kritici tvrdí, že budoucí LLM mohou obsahovat tak rozsáhlé znalosti nebo schopnost průběžného uvažování, že explicitní vyhledávání již nebude nutné („RAG je anti-vzor,“ jak zněl provokativní titulek jednoho blogu ^[46]). Nicméně k roku 2025 zůstává RAG nejpraktičtější metodou, jak zajistit, aby AI systémy měly jak „mozek“, tak aktuální znalosti. Dodatečná složitost je malou cenou za AI, která může podložit svá tvrzení a zvládat reálné informační potřeby.

Vývoj a trendy v průmyslu (k roku 2025)

V uplynulých dvou letech došlo k explozivnímu růstu systémů založených na RAG napříč technologickým průmyslem. To, co začalo jako výzkumný nápad v roce 2020, je v roce 2025 běžnou praxí, kdy velké firmy i startupy závodí v začleňování retrieval-augmented generation do svých AI produktů. Zde jsou některé z významných novinek a aktuálních trendů:

Přijetí ze strany Big Tech: Všichni velcí hráči v oblasti AI a cloudu nyní nabízejí RAG řešení. OpenAI představilo funkce pro získávání znalostí (umožňující ChatGPT připojit se k firemním datům nebo webu), Microsoft zabudoval RAG do svých služeb Azure Cognitive Search a Azure OpenAI, Google spustil Vertex AI Search pro podniky a Amazonova platforma Bedrock zahrnuje spravované Knowledge Bases – vše s cílem usnadnit firmám přidání retrievalu do generativní AI ^[47]. Microsoftův Bing Chat, uvedený na začátku roku 2023, byl jedním z prvních vysoce profilovaných chatbotů poháněných RAG, kombinující GPT-4 s živým webovým vyhledáváním s velkým efektem. Google následoval s Bardem a poté se svým Search Generative Experience (SGE), které také využívá LLM nad výsledky Google Search. Tyto produkty efektivně proměnily vyhledávače v AI chatboty, které používají RAG k odpovídání na dotazy s citacemi. Jak poznamenal jeden článek, „Dnes to vidíte v nejrůznějších AI produktech“ – skutečně, od vyhledávání po produktivní aplikace je RAG všude ^[48]^[49].
Podnikové platformy a služby: Roste ekosystém platforem RAG zaměřených na podniky. Například Microsoft Azure AI Search (v kombinaci s Azure OpenAI) poskytuje šablonu pro RAG: nasměrujete ji na svá data (SharePoint, databáze atd.) a ona se postará o indexaci a vyhledávání, aby LLM mohl generovat odpovědi ^[50]. Platforma IBM’s Watsonx podobně propaguje RAG schopnosti a IBM Research publikovalo návody na budování RAG pipeline pro firmy ^[51]. Startupy jako Glean (podnikové vyhledávání), Elastic a Lucidworks integrovaly generování odpovědí pomocí LLM nad svou vyhledávací technologií. Přidávají se i databázové firmy: Pinecone (startup s vektorovou databází) se stal klíčovým umožňovatelem RAG a tradiční databáze jako Redis, Postgres (s pgvector) a OpenSearch přidaly funkce vektorového vyhledávání na podporu těchto úloh. Průmysl se shoduje na myšlence, že každý podnik bude chtít chatbota, který umí mluvit s jejich vlastními daty, a více dodavatelů soupeří o to, kdo jim k tomu poskytne nástroje.
Významné fúze a investice: Důležitost retrieval technologií je zdůrazněna některými velkými kroky – například OpenAI (společnost stojící za ChatGPT) v polovině roku 2024 koupila Rockset, databázi pro real-time analytiku a vyhledávání ^[52]. Tento krok byl široce vnímán jako snaha posílit retrieval infrastrukturu OpenAI pro její modely (umožňující rychlejší a výkonnější RAG schopnosti pro produkty jako ChatGPT Enterprise). V roce 2025 OpenAI také investovala do Supabase, open-source databázového backendu, což signalizuje, že i společnosti vyvíjející AI modely považují ukládání/přístup k datům za strategické ^[53]. V letech 2023-2024 jsme také viděli obrovská investiční kola do společností vyvíjejících vektorové databáze (Pinecone, Weaviate, Chroma atd.), které v podstatě pohánějí „paměťovou vrstvu“ AI. Tyto akvizice a investice podtrhují trend: poskytovatelé LLM sestupují níže ve stacku, aby vlastnili retrieval vrstvu, a datové platformy naopak stoupají výše, aby integrovaly LLM – všichni se tak setkávají uprostřed u RAG.
Proliferace nástrojů a frameworků: Open-source komunity vytvořily mnoho nástrojů, které zjednodušují vývoj RAG aplikací. LangChain, open-source framework, se stal velmi populárním pro řetězení LLM s retrieval a dalšími akcemi. LlamaIndex (GPT Index) je další nástroj, který konkrétně pomáhá propojit LLM s vašimi datovými zdroji vytvářením indexů. Meta (Facebook) vydala LLM.nsys / Retrieval Augmentation Toolkit a další v open source. Mezitím NVIDIA zveřejnila celou RAG referenční architekturu („RAG AI Blueprint“), která má podnikům pomoci efektivně implementovat tyto systémy ^[54]. Objevují se dokonce i hotová řešení „RAG-as-a-Service“ – například některé konzultační firmy a startupy nabízejí služby, kdy vezmou data klienta a rychle mu zprovozní RAG chatbot ^[55]. To vše znamená, že pro firmu, která chce v roce 2025 zavést RAG, je k dispozici bohatá nabídka možností: od DIY s open source, přes cloudové API, až po hotová řešení – podle toho, kolik přizpůsobení oproti pohodlí je požadováno ^[56].
Pokročilý výzkum RAG: Na poli výzkumu v letech 2024 a 2025 pokračovalo zpřesňování technik RAG. Mezi významné směry patří Graph RAG (vkládání znalostních grafů do vyhledávání pro zachování vztahů mezi fakty) ^[57], hybridní vyhledávání (kombinace klíčových slov a vektorového vyhledávání pro lepší pochopení dotazu) a modulární RAG pipeline, které zvládají složité dotazy s více kroky ^[58]. Výzkumníci se také zabývají dynamickým vyhledáváním, kdy LLM může iterativně žádat o více informací, pokud je to potřeba (proměna RAG v konverzační vyhledávání). Dalším zajímavým vývojem je těsnější propojení mezi vyhledáváním a generováním na úrovni architektury – například přístupy, kde vyhledávání probíhá během inference modelu (např. Retro, Retriever-augmented attention atd.), což stírá hranici mezi tím, kde končí vyhledávání a začíná generování ^[59]. I když jsou tyto přístupy zatím převážně experimentální, slibují ještě efektivnější a inteligentnější systémy. Multimodální RAG je další oblastí – využití obrázků nebo jiných dat v procesu vyhledávání (představte si AI, která může „vyhledat“ schéma nebo zvukovou ukázku kromě textu). A nakonec, diskuze kolem RAG se často prolínají s nástupem AI agentů: jak bylo zmíněno, v roce 2025 se mluví o systémech, které plánují úkoly a používají nástroje. Tito agenti často využívají RAG jako svou paměť pro ukládání informací mezi jednotlivými kroky ^[60]. Například agent řešící složitý problém může vyhledávat dokumenty, zapisovat si průběžné výsledky (do vektorového úložiště) a tyto poznámky si později znovu vyhledat. Tato synergie naznačuje, že RAG bude základní součástí nejen pro Q&A boty, ale i pro autonomnější AI systémy, které jsou nyní navrhovány.
Příběhy úspěchu z reálného světa: Do poloviny roku 2025 jsme zaznamenali nasazení RAG v mnoha odvětvích. Například ve zdravotnictví Mayo Clinic pilotovala „AI asistenta lékaře“, který využívá RAG k propojení dialogu založeného na GPT s aktuální lékařskou literaturou a údaji o pacientech, což lékařům pomáhá získat odpovědi s uvedením zdrojů. Startupy v oblasti právních technologií nabízejí AI právníky, kteří vyhledávají relevantní judikaturu pro jakoukoli položenou otázku. Banky využily RAG pro interní nástroje hodnocení rizik, které čerpají z textů politik a předpisů, aby zajistily, že odpovědi jsou v souladu s regulacemi. Na straně spotřebitelů se aplikace jako Perplexity.ai staly populárními díky nabídce zážitku „Google + ChatGPT“, kdy jakákoli otázka přináší konverzační odpověď s citacemi, a to díky RAG na pozadí ^[61]. Dokonce i sociální média se zapojila – koncem roku 2023 X (Twitter) oznámil Grok, AI chatbota integrovaného s aktuálními trendy a znalostmi z Twitteru (Elon Musk jej prezentoval jako nástroj s „velmi přesnými“ informacemi v reálném čase díky přístupu multi-agentní RAG) ^[62]. Tyto příklady ukazují, jak se RAG posunul od teorie k praxi: prakticky všichni „AI copiloti“, kteří potřebují specifické znalosti, jej využívají. Jak to jeden odborník výstižně shrnul: RAG „zvyšuje přesnost AI modelů vyhledáváním relevantních informací z více externích zdrojů“ a prokazuje svou hodnotu ve všem od reklamy přes finance až po zákaznický servis ^[63].

Při pohledu na situaci v srpnu 2025 je zřejmé, že RAG „dospěl“. Už dávno nejde o okrajový trik, ale o klíčovou architekturu pro nasazení AI. Firmy, které chtějí spolehlivou, na doménu orientovanou AI, stále častěji docházejí k závěru, že vyhledávání + generování je ta správná cesta ^[64]. Výsledkem je, že znalostní báze a LLM se sbližují: vyhledávače přidávají generativní schopnosti a generativní modely jsou párovány s vyhledávacími funkcemi. Tento hybridní přístup pohání novou generaci chatbotů, virtuálních asistentů a AI agentů, se kterými denně komunikujeme.

Závěr

Retrieval-Augmented Generation představuje silné spojení technologie vyhledávačů s pokročilými jazykovými modely AI. Tím, že AI systémy „učí otevřít knihu“ a najít přesně ty znalosti, které potřebují, činí RAG tyto systémy mnohem užitečnějšími a důvěryhodnějšími. Překonává propast mezi syrovou genialitou AI a reálnými informacemi, čímž zajišťuje, že naši chatboti a asistenti nejen znějí chytře – oni opravdu chytří jsou, s věcnými odpověďmi, které to dokládají. Od podniků nasazujících interní poradce poháněné GPT až po spotřebitele, kteří se ptají vyhledávacích botů na složité otázky, je RAG skrytým tahounem, který poskytuje potřebná fakta a kontext. Jak jsme si ukázali, tento přístup přináší významné výhody v přesnosti, relevanci a přizpůsobivosti, i když zároveň přináší nové technické výzvy k řešení.

V roce 2025 je RAG středobodem posunu směrem k AI, která je hluboce integrována se znalostmi. Odborníci jej považují za základní kámen pro budování „expertních AI“ systémů přizpůsobených každému oboru ^[65]. A s pokračujícími inovacemi můžeme očekávat, že RAG bude ještě plynulejší – možná jednoho dne bude předpokládáno, že každý silný AI asistent má zabudované schopnosti vyhledávání. Prozatím by měl každý, kdo chce využít AI pro spolehlivé a informované odpovědi, vážně zvážit paradigma RAG. Je to ukázkový příklad toho, jak kombinace dvou technologií – vyhledávání a generování – může přinést něco většího než jen součet jejich částí. Jak naznačili Patrick Lewis a další, retrieval-augmented generation může být skutečně budoucností generativní AI, kde naše AI modely nejen mají znalosti, ale přesně vědí, kde je najít, když je potřebujeme ^[66].

Zdroje:

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 přes BestOfAI – „The Rise Of Retrieval-Augmented Generation“ ^[70]
Ken Yeung, The AI Economy newsletter – Rozhovor s Dennisem Perpetuou ^[71]
IBM Research Blog – „What is retrieval-augmented generation?“ ^[72]
Signity Solutions – „Top RAG Chatbot AI Systems… in 2025“^[73]
Goldman Sachs (Marco Argenti) – „Co očekávat od AI v roce 2025“ ^[74]

How RAG Turns AI Chatbots Into Something Practical

Watch this video on YouTube.

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