Die Rolle der Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der KI wird im Hinblick auf das Jahr 2026 heftig diskutiert, wobei viele Anbieter behaupten, dass die ursprüngliche RAG-Pipeline-Architektur obsolet wird. Dieser Wandel wird durch die Einschränkungen des traditionellen RAG-Ansatzes vorangetrieben, der im Wesentlichen wie eine einfache Suche funktioniert und Ergebnisse für bestimmte Abfragen zu bestimmten Zeitpunkten abruft, oft beschränkt auf einzelne Datenquellen.

Jahrzehntelang blieb die Datenlandschaft relativ stabil, dominiert von relationalen Datenbanken. Der Aufstieg von NoSQL-Dokumentenspeichern, Graphdatenbanken und, in jüngster Zeit, vektor-basierten Systemen hat diese Stabilität jedoch aufgebrochen. 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 mit der ursprünglichen RAG-Pipeline, wie sie vor Juni 2025 aufgebaut wurde, ist ihre restriktive Natur. Sie hat Schwierigkeiten, sich an die dynamischen Anforderungen moderner KI-Anwendungen anzupassen, die Echtzeit-Datenintegration und -Analyse über mehrere Quellen hinweg erfordern. Dies hat zu einer Suche nach ausgefeilteren Methoden der Datenabfrage und -erweiterung geführt.

Die Einschränkungen von RAG verdeutlichen einen breiteren Trend: die zunehmende Bedeutung von Daten im Zeitalter der KI. Da KI-Modelle immer komplexer und datenhungriger werden, wird die Fähigkeit, effizient auf diverse Datenquellen zuzugreifen, sie zu verarbeiten und zu integrieren, immer wichtiger. Dies hat Innovationen in der Dateninfrastruktur vorangetrieben, wobei der Schwerpunkt auf Systemen liegt, die die Skalierung und Komplexität moderner KI-Workloads bewältigen können.

Die Debatte um die Zukunft von RAG spiegelt eine größere Entwicklung in der Datenlandschaft wider. Was einst als hochmodern galt, wird nun angesichts neuer technologischer Fortschritte und der ständig wachsenden Anforderungen der KI neu bewertet. Der Fokus verschiebt sich hin zu anpassungsfähigeren und umfassenderen Datenlösungen, die die nächste Generation von KI-Anwendungen ermöglichen können.