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 eine einzige Datenquelle.
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 in einem beispiellosen Tempo entwickelt.
Das Kernproblem bei frühen RAG-Pipelines ist, wie Kerner feststellte, ihre Ähnlichkeit mit einfachen Suchfunktionen. Sie rufen Informationen basierend auf einer bestimmten Abfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt ab. Dies steht im Gegensatz zu den Anforderungen moderner KI-Anwendungen, die eine dynamischere und umfassendere Datenintegration erfordern.
Die Einschränkungen von RAG haben Innovationen in der Dateninfrastruktur angeregt. Der Fokus verlagert sich auf Systeme, die mehrere Datenquellen verarbeiten und sich an sich ändernde Informationsbedürfnisse anpassen können. Diese Entwicklung spiegelt eine breitere Erkenntnis wider, dass Daten im Zeitalter der KI wichtiger denn je sind.
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