Die Rolle der Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der KI wird im Hinblick auf 2026 heftig diskutiert, wobei viele Anbieter behaupten, dass die ursprüngliche RAG-Pipeline-Architektur obsolet wird. Dieser Wandel wird durch die Einschränkungen früher RAG-Systeme vorangetrieben, die ähnlich wie einfache Suchmaschinen funktionierten und Ergebnisse für bestimmte Abfragen zu bestimmten Zeitpunkten abriefen, oft beschränkt auf einzelne Datenquellen.

Jahrzehntelang blieb die Datenlandschaft relativ stabil, dominiert von relationalen Datenbanken. Der Aufstieg von NoSQL-Dokumentenspeichern, Graphdatenbanken und vektor-basierten Systemen störte jedoch diese Stabilität. Jetzt, im Zeitalter der agentischen KI, entwickelt sich die Dateninfrastruktur in einem beispiellosen Tempo.

Laut Branchenanalysten liegt das Kernproblem bei frühen RAG-Implementierungen in ihrer statischen Natur. Diese Systeme waren darauf ausgelegt, Informationen basierend auf einer festen Abfrage abzurufen, wobei ihnen die dynamische Anpassungsfähigkeit fehlte, die für komplexere KI-Anwendungen erforderlich ist. Dies hat zu einer Suche nach ausgefeilteren Methoden der Datenabfrage und -integration geführt.

Die Einschränkungen von RAG haben Innovationen bei alternativen Ansätzen zur Datenverwaltung für KI angeregt. Während die spezifischen Ersatzlösungen für RAG noch in der Entwicklung sind, deutet der allgemeine Trend auf dynamischere und kontextbezogenere Systeme hin. Diese Systeme zielen darauf ab, die Einschränkungen einzelner Datenquellen und statischer Abfragen zu überwinden und einen umfassenderen und anpassungsfähigeren Ansatz für die Datenabfrage zu bieten.

Die Entwicklung der Dateninfrastruktur spiegelt eine breitere Erkenntnis wider, dass Daten im Zeitalter der KI wichtiger denn je sind. Da KI-Modelle immer ausgefeilter werden, wird ihre Fähigkeit, auf relevante Informationen zuzugreifen und diese zu verarbeiten, von grösster Bedeutung. Die Abkehr von traditionellen RAG-Pipelines signalisiert einen Übergang zu fortschrittlicheren Datenverwaltungsstrategien, die die Anforderungen moderner KI-Anwendungen unterstützen können.