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

Jahrzehntelang blieb die Datenlandschaft relativ stabil und wurde von relationalen Datenbanken dominiert. Der Aufstieg von NoSQL-Dokumentenspeichern, Graphdatenbanken und in jüngerer Zeit vektor-basierten Systemen hat diese Stabilität jedoch gestört. Laut Sean Michael Kerner, der Ende 2025 in VentureBeat schrieb, führt das Zeitalter der agentischen KI dazu, dass sich die Dateninfrastruktur schneller denn je entwickelt.

Das Kernproblem bei frühen RAG-Pipelines, wie von zahlreichen KI-Experten hervorgehoben, ist ihre Unfähigkeit, sich an dynamische Informationslandschaften anzupassen. Diese Systeme waren primär darauf ausgelegt, Informationen auf der Grundlage eines festen Index abzurufen und darzustellen, ohne die Fähigkeit, über die ursprüngliche Abfrage hinaus zu argumentieren oder Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Einschränkung hat zu einer Suche nach anspruchsvolleren Methoden des Wissensabrufs und der Integration in KI-Systeme geführt.

Die Auswirkungen dieser Verschiebung gehen über den technischen Bereich hinaus. Da KI zunehmend in verschiedene Aspekte der Gesellschaft integriert wird, wird der Bedarf an Systemen, die Informationen differenzierter und umfassender abrufen, verarbeiten und darüber nachdenken können, immer wichtiger. Die Einschränkungen früher RAG-Systeme unterstreichen die Bedeutung kontinuierlicher Forschung und Entwicklung im Bereich der KI-Dateninfrastruktur.

Während einige den "Tod von RAG" verkünden, bleibt das zugrunde liegende Konzept der Erweiterung von KI-Modellen mit externem Wissen von entscheidender Bedeutung. Der Fokus liegt nun auf der Entwicklung fortschrittlicherer Architekturen, die die Einschränkungen der ursprünglichen RAG-Pipeline überwinden. Zu diesen Fortschritten gehören die Einbeziehung mehrerer Datenquellen, die Ermöglichung von Echtzeit-Updates und die Integration von Argumentationsfähigkeiten. Die Entwicklung von RAG spiegelt einen breiteren Trend in der KI hin zu dynamischeren, adaptiveren und intelligenteren Systemen wider.