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 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 in jüngerer Zeit vektor-basierten Systemen hat diese Stabilität jedoch gestört. Laut Sean Michael Kerner, der Ende 2025 in VentureBeat schrieb, hat die Ära der agentischen KI eine Periode der rasanten Entwicklung der Dateninfrastruktur mit sich gebracht, schneller als zu jedem anderen Zeitpunkt in jüngster Zeit.
Das Kernproblem bei frühem RAG liegt in seiner statischen Natur. Es ruft Informationen basierend auf einer bestimmten Abfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt ab, ohne die dynamische Anpassungsfähigkeit, die für komplexere KI-Anwendungen erforderlich ist. Dies hat die Entwicklung ausgefeilterer Ansätze zur Datenabfrage und -integration vorangetrieben.
Die Einschränkungen von RAG verdeutlichen einen breiteren Trend: die zunehmende Bedeutung von Daten im Zeitalter der KI. Da KI-Modelle immer ausgefeilter werden, wächst ihre Abhängigkeit von hochwertigen, leicht zugänglichen Daten exponentiell. Dies hat zu einem erneuten Fokus auf die Dateninfrastruktur und die Entwicklung neuer Tools und Techniken für die effektive Verwaltung und Nutzung von Daten geführt. Die Debatte um die Zukunft von RAG unterstreicht die dynamische Natur der KI-Landschaft und das ständige Streben nach effizienteren und effektiveren Wegen zur Nutzung von Daten.
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