Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich weit über die einfache Vektorsuche hinaus entwickelt. Heute stehen Entwickler vor der Wahl zwischen mehreren fortschrittlichen Architekturen, jede mit unterschiedlichen Stärken. Self-RAG führt Selbstreflexion und Token-basierte Kritik ein, um die Antwortqualität zu verbessern. CRAG (Corrective RAG) fügt einen Retrieval-Bewerter hinzu, der Websuchen auslöst, wenn die lokale Suche unzureichend ist. GraphRAG nutzt Wissensgraphen, um Beziehungen zu erfassen und mehrstufiges Denken zu unterstützen. Agentic RAG geht noch weiter, indem es RAG in eine Agentenschleife einbettet und dynamische Werkzeugnutzung sowie iterative Verfeinerung ermöglicht. Dieser Vergleich hilft Entwicklern, die Kompromisse bei Komplexität, Latenz und Genauigkeit zu verstehen. Beispielsweise eignet sich GraphRAG hervorragend für globale Fragen, während Agentic RAG für komplexe Workflows mit mehreren Schritten geeignet ist. Die Wahl der richtigen Architektur hängt von Ihrer Datenstruktur, Abfragemustern und Leistungsanforderungen ab. Dieser Leitfaden bietet einen klaren Rahmen für diese Entscheidung.
Ein praktischer Leitfaden zum Verständnis der Unterschiede zwischen Self-RAG, CRAG, GraphRAG und Agentic RAG, um die beste Architektur für Ihren Anwendungsfall auszuwählen.