Die Evolution von RAG: Von Retrieval Augmentation zu Agent Reasoning

Im Jahr 2026 hat sich RAG (Retrieval Augmented Generation) von einem "Suchfeld für LLMs" zu einem vollständigen Agentensystem entwickelt.

Vom Abrufen zum Schlussfolgern

Jemand auf X hat einen entscheidenden Wandel aufgezeigt:

"Aufbau eines KI-Agenten, der in der Lage ist, über die Suche zu schlussfolgern - und nicht nur abzurufen."

Dies ist der Kernunterschied von RAG 2.0. Das traditionelle RAG ist ein zweistufiger Prozess aus "Abrufen → Generieren". Das neue Paradigma ist ein Agentenkreislauf aus "Abrufen → Schlussfolgern → Handeln".

Der Agent stopft die Suchergebnisse nicht einfach in den Prompt, sondern versteht die Suchabsicht, beurteilt die Informationsqualität und entscheidet, ob weitere Abrufe erforderlich sind. Dies ist ein Upgrade vom "Werkzeugbenutzer" zum "Forscher".

Vector Search 2.0

Jemand auf X hat die neuesten Fortschritte geteilt:

"Demonstration, wie man mit dem neuen Vector Search 2.0 und ADK in etwa 10 Minuten ein einfaches Agentic RAG-System aufbaut."

Die Vektorsuche ist nicht mehr nur ein einfacher Ähnlichkeitsabgleich. Die neue Version unterstützt:

• Hybrides Abrufen (Vektor + Schlüsselwörter)
• Mehrstufige Schlussfolgerung (ein Abruf löst einen anderen aus)
• Dynamische Neusortierung (Ergebnisse basierend auf dem Kontext anpassen)

Dies lässt RAG von "relevante Dokumente finden" zu "Wissenspfade aufbauen" evolvieren.

Produktionsreife LLM-Anwendungen

Jemand auf X hat eine Liste zusammengestellt:

"Eine Sammlung aller produktionsreifen LLM-Anwendungen im Jahr 2026. awesome-llm-apps enthält direkt kopierbare und einfügbare Codes für RAG-, Agent-, Multimodale-Anwendungen und AI SaaS-Produkte."

Dies spiegelt die Reife der Branche wider: von "Experiment" zu "Schablonisierung". Wenn RAG-Anwendungen kopiert und eingefügt werden können, ist die Differenzierung nicht mehr die Technologie selbst, sondern die Datenqualität und das Geschäftsverständnis.

100+ LLM-Tool-Bibliotheken

Jemand auf X hat Folgendes zusammengestellt:

"LLM Engineering Toolkit: Eine kuratierte Liste von über 100 LLM-Bibliotheken und Frameworks zum Trainieren, Feinabstimmen, Erstellen, Bewerten, Bereitstellen, RAG und für KI-Agenten."

Die Fragmentierung der Toolchain ist sowohl Chance als auch Belastung. Für jeden Schritt gibt es mehrere Optionen:

• Vektordatenbanken: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• Frameworks: LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• Bewertung: RAGAS, TruLens, Arize...

Je mehr Auswahl, desto höher die Entscheidungskosten.

RAG und die Wahl der Feinabstimmung

Auf X gibt es ein Projekt speziell für:

"RAG- und Feinabstimmungsprojekte für LLMs."

Dies ist die häufigste Verwirrung für Unternehmen: Wann RAG verwenden? Wann feinabstimmen?

Einfache Regel:

• RAG: Wissen ändert sich häufig, Quellenangaben sind erforderlich, kostensensibel
• Feinabstimmung: Stil/Format ist festgelegt, Schlussfolgerungsmuster sind spezifisch, latenzsensibel

Die meisten Unternehmensanwendungen sind besser für RAG geeignet, da sich das Geschäftswissen viel schneller ändert als der Modelltrainingszyklus.

Fazit

Die drei wichtigsten Veränderungen bei RAG im Jahr 2026:

1. Vom Abrufen zum Schlussfolgern: Der Agent ruft nicht nur ab, sondern schlussfolgert über den Suchprozess
2. Von der Vorlage zur Produktion: Kopierbarer und einfügbarer Code verfügbar, Differenzierung in Daten und Geschäft
3. Von der Auswahl zur Entscheidung: Zu viele Tools, die wahre Fähigkeit ist die Wahl der richtigen Kombination

RAG ist nicht mehr nur ein "Add-on für LLMs", sondern der Aufbau intelligenter Systeme mit Wissensgrenzen. Die Wissensgrenzen bestimmen, welche Probleme der Agent lösen kann, die Abrufqualität bestimmt die Genauigkeit der Antwort.

Ein LLM ohne RAG ist "intelligent, aber ohne Wissen". Ein LLM mit RAG ist "intelligent und hat Wissen". Ein LLM mit Agentic RAG ist "intelligent, hat Wissen und kann selbstständig lernen".

Die Frage ist: Wo liegen Ihre Wissensgrenzen?