Van RAG naar agentische AI: nieuwe generatie bedrijfssystemen

Samenvatting

Agentische AI volgt RAG op in een analyse van drie generaties intelligente retrievalsystemen voor bedrijfstoepassingen.

RAG en hybride retrieval: wat er gebeurt

RAG haalt relevante documenten op uit een eigen corpus, zet de tekst via embeddings in een vector database en geeft de gevonden context mee aan een taalmodel. Volgens Mona Sachdev van Dell Technologies loopt die aanpak bij bedrijfsvragen tegen drie problemen aan: afkortingen kunnen meerdere betekenissen hebben, vectorzoekopdrachten missen documenten met andere terminologie en het systeem geeft geen betrouwbare inschatting van zijn zekerheid.

De eerste beschreven verbetering is hybride retrieval. Daarbij draaien dense vector search en sparse keyword search met BM25 parallel, waarna de resultaten worden samengevoegd. Deduplicatie krijgt daarbij nadrukkelijk aandacht, omdat beide zoekmethoden dezelfde documenten kunnen teruggeven.

Agentische AI en enterprise retrieval: waarom dit belangrijk is

De overstap van RAG naar agentische AI krijgt in het artikel vorm als een reeks ontwerpstappen. Elke generatie retrievalsystemen probeert een tekort van de vorige op te lossen, in plaats van alleen een taalmodel meer context te geven. Dat maakt de zoeklaag een zelfstandig technisch vraagstuk binnen een bedrijfssysteem.

De vergelijking tussen vectorzoekopdrachten en exacte trefwoorden laat zien waarom één methode tekortschiet. Vector search herkent verwante begrippen zoals stockouts en zero inventory, terwijl BM25 juist sterk is bij afkortingen, productcodes en gespecialiseerd jargon. De kwaliteit hangt vervolgens ook af van de manier waarop resultaten worden samengevoegd en dubbele passages worden verwijderd.

RAG en hybride retrieval: concrete takeaway

Beoordeel een bestaande RAG-pijplijn niet alleen op de kwaliteit van het eindantwoord. Test afzonderlijk hoe het systeem omgaat met dubbelzinnige afkortingen, alternatieve terminologie en exacte codes. Voeg dense en sparse retrieval toe als één zoekmethode relevante documenten mist, en controleer daarna de deduplicatie voordat de context naar het taalmodel gaat.