RAG vs Agentic AI: How LLMs Connect Data

1 Het probleem: LLMs en externe data

Large Language Models zijn krachtig, maar hebben fundamentele beperkingen:

Knowledge cutoff: Ze weten niets van na hun trainingsdatum
Geen toegang tot jouw data: Ze kennen je interne documenten, databases of systemen niet
Hallucinaties: Ze verzinnen antwoorden wanneer ze iets niet weten

De kernvraag

Hoe verbind je een LLM met externe data en systemen? Twee hoofdbenaderingen: RAG (breng de data naar het model) en Agentic AI (laat het model tools gebruiken). Beide lossen het probleem op — maar op fundamenteel verschillende manieren.

2 Wat is RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) haalt relevante informatie op uit een kennisbron en voegt deze toe aan de prompt voordat het LLM antwoordt.

RAG Workflow

Vraag

Retrieve

Vector DB

Augment

Context toevoegen

Generate

LLM

Antwoord

Hoe het werkt:

Documenten worden omgezet naar vector embeddings en opgeslagen in een vector database
Bij een vraag wordt de vraag ook omgezet naar een embedding
De meest relevante documenten worden opgehaald via similarity search
Deze context wordt toegevoegd aan de prompt
Het LLM genereert een antwoord gebaseerd op de opgehaalde context

3 Wat is Agentic AI?

Agentic AI geeft het LLM de mogelijkheid om zelf te beslissen welke tools of acties nodig zijn. Het model plant, voert uit, observeert, en past aan — in een loop.

Agentic AI Loop

LLM Agent

1. Think

2. Act

3. Observe

4. Reflect

De agent itereert totdat de taak is voltooid

Beschikbare tools kunnen zijn:

Web Search

Database Query

Code Execution

Email Versturen

Calendar API

File Operations

4 RAG vs Agentic: de verschillen

Aspect	RAG	Agentic AI
Aanpak	Breng data naar het model	Model gaat naar de data/tools
Databron	Pre-geïndexeerde documenten	Live APIs, databases, tools
Complexiteit	Eenvoudiger te implementeren	Complexer, meer foutgevoelig
Latency	Single retrieval + generation	Meerdere iteraties mogelijk
Autonomie	Passief: antwoordt op vragen	Actief: kan acties uitvoeren
Controle	Hoog: voorspelbare pipeline	Lager: agent bepaalt route

RAG = Bibliothecaris

"Je vraagt iets, ik zoek de relevante boeken, en geef je een samenvatting."

Agentic = Assistent

"Je geeft me een doel, ik bepaal zelf welke stappen nodig zijn en voer ze uit."

5 Wanneer kies je RAG?

Q&A over documenten

Interne kennisbanken, handleidingen, beleidsdocumenten doorzoeken

Lage latency vereist

Chatbots die snel moeten antwoorden zonder meerdere tool-calls

Voorspelbaarheid belangrijk

Je wilt controle over welke bronnen worden geraadpleegd

Statische kennisbasis

Documenten die niet real-time hoeven te zijn

6 Wanneer kies je Agentic?

Multi-step taken

"Boek een vlucht, reserveer een hotel, en stuur een bevestiging naar mijn team"

Real-time data nodig

Huidige aandelenkoersen, weer, live API-data

Acties uitvoeren

Niet alleen lezen maar ook schrijven: emails versturen, tickets aanmaken, data updaten

Complexe redenatie

Taken waarbij het model zelf moet bepalen welke stappen nodig zijn

7 Het beste van beide: Agentic RAG

In de praktijk combineren veel systemen beide benaderingen. Agentic RAG geeft een agent toegang tot RAG als één van zijn tools:

Agentic RAG: Hybride Architectuur

Agent (Orchestrator)

Bepaalt welke tools te gebruiken

RAG Tool