Die Rolle der Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der KI wird im Hinblick auf 2026 heftig diskutiert, wobei viele ihre langfristige Tragfähigkeit in ihrer jetzigen Form in Frage stellen. Die ursprüngliche RAG-Pipeline-Architektur, die ähnlich wie eine einfache Suche funktioniert, sieht sich aufgrund ihrer Einschränkungen beim Abrufen von Informationen zunehmender Kritik ausgesetzt.

Laut Branchenexperten liegt das Hauptproblem bei traditionellem RAG in der Point-in-Time-Abfrageabfrage. Dies bedeutet, dass das System Ergebnisse findet, die spezifisch für eine Abfrage zu dem genauen Zeitpunkt sind, an dem sie gestellt wird. Darüber hinaus waren frühe RAG-Implementierungen, insbesondere solche vor Juni 2025, oft auf einzelne Datenquellen beschränkt. Diese Einschränkungen haben bei den Anbietern die wachsende Überzeugung verstärkt, dass RAG, so wie es ursprünglich konzipiert war, obsolet wird.

Jahrzehntelang dominierten relationale Datenbanken wie Oracle die Datenlandschaft und organisierten Informationen in Zeilen und Spalten. Diese Stabilität wurde jedoch durch das Aufkommen von NoSQL-Dokumentenspeichern, Graphdatenbanken und in jüngerer Zeit vektorbasierter Systeme unterbrochen. Der Aufstieg der agentischen KI hat die Entwicklung der Dateninfrastruktur beschleunigt und sie dynamischer denn je gemacht.

Die Einschränkungen von RAG verdeutlichen einen breiteren Trend: die zunehmende Bedeutung von Daten im Zeitalter der KI. Mit der Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur wird der Bedarf an ausgefeilteren und vielseitigeren Abrufmethoden immer wichtiger. Die Debatte um RAG spiegelt eine größere Verschiebung in der KI-Community hin zur Erforschung neuer Ansätze für Datenmanagement und -nutzung wider. Die Zukunft des Datenabrufs wird wahrscheinlich komplexere und anpassungsfähigere Systeme umfassen, die die Einschränkungen aktueller RAG-Pipelines überwinden können.