RAG vs. Agentic RAG vs. Multi‑Agent RAG

In einer Welt, in der große Sprachmodelle zunehmend für anspruchsvolle Anwenderlösungen eingesetzt werden, wird Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum zentralen Brückenschlag zwischen generativer Power und faktischer Genauigkeit. Durch die Kombination eines LLM mit externem Wissen, aus Datenbanken, Dokumenten oder dem Internet werden Antworten aktueller und vertrauenswürdiger.

Doch der klassische, monotasking Ansatz stößt bei komplexeren Fragestellungen schnell an seine Grenzen. Hier setzen Agentic RAG und Multi-Agent RAG an.

In diesem Beitrag erkunden wir:

• Was klassische RAG ausmacht (ohne Agenten)
• Wie Agentic RAG durch schlaufenartige Iteration tieferes Verständnis ermöglicht
• Warum Multi-Agent RAG mit spezialisierten Expertenteams die höchste Präzision und Robustheit bietet

Klassische RAG?

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) verbindet ein LLM mit externer Informationssuche. Bei einer Anfrage wird zuerst relevantes Material aus Dokumenten, Datenbanken oder dem Web abgerufen, ausgegeben und dann vom LLM in die Antwort integriert.

Ablauf:

1. Embedding & Retrieval: Frage wird in einen Vektor umgewandelt, um ähnliche Chunks aus einer Vektor‑DB zu finden.
2. Prompt‑Augmentierung: Gefundene Inhalte und die Frage bilden den Prompt für das LLM.
3. Antwortgenerierung: Das LLM beantwortet nun faktengestützt mit niedrigerer Halluzinationsgefahr.

Vorteile:

• Schnell, einfach und kosteneffizient ohne Fine‑Tuning.
• Antworten sind mit Quellen belegbar .
• Ideal für FAQ-Bots, interne Dokumentensuche oder einfache Q&A.

Herausforderungen:

• Einmalige Retrieval-Passage – keine iterative Suche .
• Kein Tool‑Einsatz, fehlende Validierung, Qualitätsfilterung .
• Risiko irrelevanter oder veralteter Quellen

Agentic RAG

Agentic RAG ergänzt klassische RAG durch eine iterative Entscheidungs- und Retrieval-Schleife. Das Modell denkt schrittweise, ruft bei Bedarf mehrmals Informationen ab und verbessert seine Antwort .

Ablauf:

1. Agent Controller: plant und verfolgt Zwischenschritte
2. Reasoning Loop: Fortlaufende Retrievals und Anpassung der Anfrage
3. Synthese: Endgültige Antwort basiert auf mehreren Retrieval-Phasen .

Vorteile:

• Multi‑Hop Reasoning & Tiefenanalyse möglich.
• Bessere Genauigkeit bei komplexen oder vergleichenden Fragen.
• Zugriff auf Tools.

Nachteile:

• Höhere Latenz durch Iterationen, Debugging anspruchsvoller.
• Riskant bei falscher Reasoning-Strategie.

Multi-Agent (AI Agent) RAG

AI Agent RAG, auch Mehr-Agenten-RAG, geht noch weiter: mehrere spezialisierte Agenten (Planner, Retriever, Filter, Synthesizer) arbeiten kollaborativ an komplexen Aufgaben.

Ablauf:

1. Task Manager / Planner: Zerlegt große Anfragen in Subtasks.
2. Retriever‑Agenten: Ziehen aus verschiedenen Quellen.
3. Filter‑Agenten: Bewerten Relevanz, Qualität, Bias.
4. Synthese‑Agent: Kombiniert Ergebnisse zur finalen Antwort

Vorteile:

• Höchste Genauigkeit & Robustheit.
• Weniger Halluzinationen dank Filter und erneuter Validierung .
• Modular erweiterbar, ideal für komplexe Domains: Recht, Medizin, Unternehmens‑Daten.

Nachteile:

• Sehr hohe System‑ und Betriebskomplexität.
• Token‑ und Ressourcen Intensiv, größere Latenz.

Vergleichsübersicht:

Fazit

• Klassisches RAG ist ein optimaler Einstieg: schnell und kostengünstig.
• Agentic RAG bringt zusätzliche Iterationen, Tool-Nutzung und höheren Tiefgang.
• Multi-Agent RAG ist die leistungsfähigste, aber auch aufwändigste Architektur .