Die Rolle der Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der KI wird im Hinblick auf 2026 stark diskutiert, wobei viele ihre langfristige Tragfähigkeit in ihrer jetzigen Form in Frage stellen. Diese Debatte rührt von den Einschränkungen her, die der ursprünglichen RAG-Pipeline-Architektur innewohnen, die laut Branchenanalysten einer einfachen Suchfunktion ähnelt.

Das Kernproblem besteht darin, dass RAG, wie es ursprünglich konzipiert wurde, Ergebnisse abruft, die an bestimmte Abfragen zu bestimmten Zeitpunkten gebunden sind. Darüber hinaus arbeiteten frühe RAG-Pipelines, die vor Juni 2025 weit verbreitet waren, oft mit einer einzigen Datenquelle. Dies hat zahlreiche Anbieter zu der Annahme veranlasst, dass RAG 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 vektor-basierten Systemen gestört. Der Aufstieg der agentischen KI hat die Entwicklung der Dateninfrastruktur beschleunigt und sie dynamischer denn je gemacht.

Eine wichtige Erkenntnis aus dem Jahr 2025 ist die zunehmende Bedeutung von Daten im Zeitalter der KI. Die Einschränkungen früher RAG-Implementierungen unterstreichen die Notwendigkeit ausgefeilterer Ansätze für den Datenabruf und die Datenintegration. Die Zukunft von Vektordatenbanken und anderen Datenspeicher- und Abrufmethoden wird wahrscheinlich durch die Notwendigkeit geprägt sein, diese Einschränkungen zu überwinden und komplexere KI-Anwendungen zu unterstützen.