Die Art und Weise, wie Informationen gesucht, verarbeitet und nutzbar gemacht werden, verändert sich derzeit grundlegend. Während klassische RAG-Modelle (Retrieval Augmented Generation) lange Zeit den Standard beim Zugriff auf Wissen darstellten, gewinnen zunehmend agentenbasierte Ansätze an Bedeutung.
Wer die Unterschiede zwischen diesen beiden Systemwelten versteht, erkennt das Potenzial der neuen Generation: Agentenbasierte RAG-Systeme eröffnen neue Wege für produktivere Arbeitsabläufe, präzisere Informationsverwertung und ein nutzerzentriertes Informationsmanagement – insbesondere dort, wo der Kontext zählt und Entscheidungen auf fundierten Daten basieren müssen.
Retrieval Augmented Generation – Wissen abrufen mit Kontext
Retrieval Augmented Generation (RAG) kombiniert generative KI mit externen Informationsquellen. Das grundlegende Konzept ist simpel: relevante Dokumente werden abgerufen, KI-Modelle verarbeiten deren Inhalt und generieren daraus Antworten, die auf Benutzeranfragen zugeschnitten sind. RAG-Setups eignen sich hervorragend für Situationen, in denen genaue, sachliche Informationen aus externen Daten benötigt werden.
Klassische RAG-Pipelines – strukturiert, aber begrenzt flexibel
Herkömmliche RAG-Systeme zeichnen sich durch eine Abfolge von vordefinierten Operationen aus. Diese Pipelines stützen sich auf Bibliotheken oder benutzerdefinierte Implementierungen, um wichtige Aufgaben wie die Verfeinerung von Abfragen, das Abrufen von Dokumenten und die Generierung von Antworten durchzuführen. Typischerweise umfasst der Aufbau:
- Durchsuchen einer Vektordatenbank auf der Grundlage der Eingabeabfrage des Benutzers.
- Optionales Extrahieren und Verfeinern der Benutzerabfrage vor dem Start der Dokumentensuche.
- Behandlung nachfolgender Benutzerinteraktionen. Wenn Nutzer:innen den Chat fortsetzen möchte, müssen Entwickler:innen einen optionalen Ablauf implementieren, der entscheidet, ob die Dokumentendatenbank erneut abgefragt werden soll.
- Hinzufügen zusätzlicher Datenquellen, was eine komplexe Logik erfordert, um zu entscheiden, welche Quelle(n) aufgerufen werden sollen. Dieser Prozess kann mit erheblichem Entwicklungsaufwand verbunden sein.
Agentische RAG-Systeme – flexibel und kontextsensitiv
Agentenbasierte RAG-Systeme verfolgen einen flexibleren Ansatz, indem sie KI-Agenten einsetzen, die mit speziellen Tools, wie z. B. einer Dokumentensuche, ausgestattet sind. Diese Agenten arbeiten autonom und optimieren Arbeitsabläufe und Entscheidungsfindung, ohne dass jede Funktionalität explizit implementiert werden muss. Zu den Hauptmerkmalen von agentenbasierten RAG-Systemen gehören:
- Optimierung der Dokumentensuche: Der Agent verfeinert und optimiert die Abfrage, wenn er das Tool zu Dokumentensuche aufruft, wodurch manuelle Schritte zur Verfeinerung der Abfrage überflüssig werden.
- Dynamische Interaktionsbehandlung: Bei jeder Benutzernachricht entscheidet der Agent selbständig, ob er eine Dokumentensuche durchführt. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht eine nahtlose Konversation ohne vordefinierte Regeln.
- Mühelose Integration zusätzlicher Datenquellen: Das Hinzufügen einer neuen Datenquelle ist so einfach wie die Einführung eines weiteren Tools. Der Agent bestimmt selbständig, welche(s) Tool(s) zu verwenden ist/sind und kann mehrere Tools (gleichzeitig) aufrufen. Diese Fähigkeit reduziert die Komplexität der Kombination mehrerer Quellen erheblich und gewährleistet Skalierbarkeit.
Traditionelle RAG-Pipelines vs. agentische RAG – ein Vergleich
Abfrage-Optimierung
In traditionellen RAG-Pipelines dient die Nutzereingabe direkt als Suchanfrage, um relevante Dokumente zu finden oder eine Abfrageoptimierung muss explizit durch die Entwickler:innen oder die verwendete Bibliothek implementiert werden. Im Gegensatz dazu führen agentenbasierte Systeme die Abfrageoptimierung selbständig durch und ermöglichen so effizientere und flexiblere Suchvorgänge und vereinfacht den Prozess aus Nutzersicht.
Flexibilität bei der Benutzerinteraktion
Herkömmliche RAG-Pipelines stützen sich auf vordefinierte Abläufe, um zu bestimmen, ob das System bei Folgeinteraktionen die Dokumentendatenbank abfragen soll. Jede Abweichung oder Anpassung dieses Ablaufs erfordert zusätzliche Entwicklung. Agentenbasierte RAG-Systeme hingegen beurteilen dynamisch, ob eine Dokumentenabfrage erforderlich ist, und sorgen für eine reibungslosere Benutzererfahrung, indem sie sich an den Kontext jeder Nachricht anpassen.
Integration von mehreren Datenquellen
Das Hinzufügen neuer Datenquellen zu herkömmlichen Pipelines erfordert eine umfangreiche Logikentwicklung, um zu bestimmen, welche Quelle abgefragt werden soll und wie mehrere Datenbanken effektiv kombiniert werden können. Agentische Setups vereinfachen diesen Prozess, indem sie es dem Agenten ermöglichen, selbständig zu entscheiden, welche Tools aufgerufen werden sollen, und sogar mehrere Quellen mühelos zu kombinieren. Diese Flexibilität macht agentenbasierte RAG-Systeme äußerst anpassungsfähig und skalierbar.
Fazit – Agentische RAG als nächster Entwicklungsschritt
Agentenbasierte RAG-Systeme eröffnen neue Perspektiven für das Information Retrieval. Während traditionelle Pipelines strukturierte Arbeitsabläufe bieten, mangelt es ihnen an Flexibilität. Agentische RAG-Systeme mit ihrer autonomen Abfrageoptimierung, dynamischen Interaktionsverarbeitung und nahtlosen Integration mehrerer Datenquellen versprechen eine flexiblere und entwicklerfreundlichere Zukunft für KI-gestützte Retrievalsysteme. Wenn das Ziel lautet Informationen aus unterschiedlichsten Quellen zu vereinen, um über bessere datengesteuerten Entscheidungsfindungsfähigkeiten zu verfügen, könnte ein agentenbasiertes RAG-System der richtige Ansatz sein.
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