Agentic RAG

Was ist Agentic RAG?

Klassisches RAG folgt einem starren Ablauf: Frage einbetten, ähnliche Dokumente suchen, Antwort generieren. Bei einfachen Fragen reicht das — bei komplexen Anfragen, die mehrere Quellen und Zusammenhänge erfordern, stößt dieser Ansatz an seine Grenzen. Agentic RAG überwindet diese Limitierung, indem ein KI-Agent den Suchprozess iterativ steuert und bei Bedarf nachjustiert. Für Unternehmen mit umfangreichen Wissensbasen ist das ein Gamechanger.

Agentic RAG ist die nächste Evolutionsstufe von Retrieval Augmented Generation (RAG). Während klassisches RAG einem festen Ablauf folgt — Frage einbetten, ähnliche Dokumente suchen, Antwort generieren —, übernimmt bei Agentic RAG ein KI-Agent die Steuerung des gesamten Prozesses. Er entscheidet eigenständig, welche Quellen er durchsucht, ob die gefundenen Informationen ausreichen und ob weitere Suchschritte nötig sind.

Der Agent kann dabei mehrere Strategien kombinieren: zuerst eine Hybrid Search durchführen, dann mit Cross-Encoder Reranking die Ergebnisse neu bewerten, bei Bedarf in einem Knowledge Graph nach Zusammenhängen suchen und schließlich entscheiden, ob die gesammelten Informationen für eine fundierte Antwort ausreichen — oder ob er erneut suchen muss. Dieser iterative Prozess liefert deutlich bessere Ergebnisse als starre RAG-Pipelines.

Für Unternehmen mit umfangreichen Wissensdatenbanken ist Agentic RAG ein Gamechanger. Komplexe Fragen, die mehrere Dokumente und Zusammenhänge erfordern, werden zuverlässiger beantwortet. Das Agentic Engineering liefert die Methoden, um solche Systeme robust zu gestalten — insbesondere für Agentic Chunking und die dynamische Quellenauswahl.