Jak funguje LLM, token a RAG — vysvětleno jednoduše

Začátečník ⏱ 10 min 🔄 Aktualizováno 11. 7. 2026 Tomáš Jochmann

Srozumitelně a bez matematiky — co je velký jazykový model, co je token, proč AI někdy chybuje a co řeší RAG.

🎯 Co se naučíš

Pochopit, co LLM ve skutečnosti dělá
Vědět, co je token a proč se podle něj platí
Rozumět tomu, k čemu je RAG

Než začneš AI reálně používat, pomůže rozumět tomu, co se pod kapotou děje. Nemusíš znát matematiku — stačí tři pojmy: LLM, token a RAG.

Co je LLM

LLM (large language model, velký jazykový model) je AI natrénovaná na obrovském množství textu. V jádru dělá jednu jedinou věc: na základě toho, co už bylo napsáno, předpovídá, jaké slovo přijde dál. Když to dělá dost dobře, vznikne z toho souvislá odpověď, překlad, shrnutí nebo kód.

Zní to skoro moc jednoduše — ale právě z téhle „předpovědi dalšího slova” v obřím měřítku vyroste schopnost psát, vysvětlovat i programovat. Známé LLM jsou ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) nebo Llama (Meta).

Co je token

Model nepracuje přímo se slovy, ale s tokeny — kousky textu. Token může být celé slovo, jeho část, nebo i mezera. Zhruba platí, že 1000 tokenů ≈ 750 slov.

Proč to řešit? Protože ceny za AI se počítají za tokeny — zvlášť za vstup (co pošleš) a za výstup (co model vygeneruje). A modely mají limit, kolik tokenů zvládnou naráz (tzv. kontextové okno). Když posíláš dlouhý dokument, spotřebuješ víc tokenů.

Co je RAG

RAG (retrieval-augmented generation) řeší jeden zásadní problém: model zná jen to, na čem byl natrénovaný — nezná tvoje dokumenty, tvůj web ani včerejší novinky.

RAG funguje tak, že před odpovědí model nejdřív vyhledá relevantní informace (v tvých dokumentech, databázi, na webu) a ty mu přiloží k dotazu. Model pak odpovídá na základě konkrétních podkladů, ne jen z paměti.

Zjednodušeně:

Zeptáš se.
Systém najde k dotazu relevantní kousky tvých dat.
Pošle modelu: „Odpověz na tohle a použij tyhle podklady.”
Model odpoví konkrétně a s menší šancí na halucinaci.

Díky RAG postavíš třeba chatbota nad vlastní dokumentací nebo asistenta, který zná tvoje data.

Shrnutí

LLM = AI, která předpovídá další slovo → umí psát, vysvětlovat, programovat.
Token = kousek textu; podle tokenů se platí i měří limit.
RAG = přiložení vlastních podkladů, aby model odpovídal konkrétně a ne z paměti.

Další krok: teď víš, jak to uvnitř funguje — pojď se naučit jak psát prompty, aby ti model dával přesně to, co chceš →

Netor týdně Jeden e-mail týdně: nový návod + co v AI stojí za pozornost. Bez spamu.