GraphRAG verspricht besseres Retrieval, indem Wissen als Graph strukturiert wird, aber viele Teams berichten, dass es ihre Workflows tatsächlich verlangsamt. Diese Analyse untersucht die versteckten Kosten: komplexe Graphkonstruktion, höhere Abfragelatenz im Vergleich zur Vektorsuche und die steile Lernkurve für Entwickler, die mit Graphdatenbanken nicht vertraut sind. Teams kämpfen auch mit der Aufrechterhaltung der Graphkonsistenz bei Datenänderungen, was zu veralteten oder falschen Ergebnissen führt. Die wichtigste Erkenntnis ist, dass GraphRAG kein Ersatz für Vektor-RAG ist – es erfordert sorgfältiges Design des Graph-Schemas, Caching-Strategien und Teamtraining. Ein hybrider Ansatz wird empfohlen.
Eine praktische Analyse, warum GraphRAG trotz technischem Erfolg Teams oft verlangsamt – wegen Abfragelatenz, Graph-Wartung und Einführungsherausforderungen.