Was ist Agentic RAG? Funktionsweise, Anwendungsfälle & Best Practices

Agentic RAG ist eine weiterentwickelte RAG-Implementierung, die KI-Agenten einsetzt, um komplexe Probleme zu lösen und die Fähigkeiten von LLMs durch KI-gestützte Entscheidungsfindung zu erweitern.

Generative KI wurde einst als das nächste große Ding in der Tech-Branche angesehen, doch schon bald traten ihre Grenzen zutage. Sie liefert Antworten aus riesigen Datensätzen, was dazu führen kann, dass die Ergebnisse vage oder fehlerhaft sind – ein Phänomen, das auch als sogenannte KI-Halluzination bezeichnet wird.

Um dieses Problem zu lösen, kam Retrieval-Augmented Generation (RAG) in den Fokus, indem LLMs mit aktuellem, externem Wissen ergänzt wurden. Gleichzeitig wurden KI-Agenten immer beliebter für Aufgaben, die eine sequenzielle Entscheidungsfindung und Planung erfordern.

Da die Rolle von KI im Aufgabenmanagement immer komplexer wird, reicht es nicht mehr aus, sich nur auf RAG oder KI-Agenten zu verlassen. Hier kommt Agentic RAG ins Spiel.

Agentic RAG vereint die Stärken von RAG mit den Entscheidungsfähigkeiten von KI-Agenten. In diesem Leitfaden stellen wir Agentic RAG umfassend vor – von den Funktionsprinzipien über Anwendungsfälle bis hin zu Herausforderungen und Best Practices.

Was ist Agentic RAG?

Agentic RAG ist ein System, das Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Agenten kombiniert, um flexiblere und leistungsstärkere KI-Anwendungen zu ermöglichen. Bevor wir tiefer in Agentic RAG einsteigen, klären wir zunächst diese beiden Technologien.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Methode zur Entwicklung von Anwendungen auf Basis von LLMs. Sie ermöglicht es LLMs, auf externe Wissensquellen zuzugreifen, um relevanten Kontext zu erhalten und Halluzinationen zu minimieren. Einfach ausgedrückt: RAG verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von LLMs, indem es Informationen aus relevanten Datenquellen bereitstellt.

Ein KI-Agent ist ein autonomes System, das über Speicher und externe Tools verfügt, um seine Umgebung wahrzunehmen, zu schlussfolgern und zu handeln. Agentische KI erweitert die Fähigkeiten von KI-Agenten erheblich, indem sie zusätzliches Denken und Planung integriert. Dadurch agieren Agenten proaktiv statt lediglich reaktiv und können mehr Aufgaben eigenständig übernehmen. Besonders nützlich sind diese Agenten bei Aufgaben wie Planung, Entscheidungsfindung und Interaktion mit komplexen Workflows.

Agentic RAG vereint beide Technologien, indem agentische Agenten direkt in die RAG-Pipeline integriert werden. So wird das System in die Lage versetzt, mehrstufige Aufgaben auszuführen und dynamische Entscheidungen zu treffen. Das System erkennt genau, was zu tun ist, und weiß, wie es die erforderlichen Informationen beschafft, um die Aufgabe zu erfüllen.

Ein Beispiel für Agentic RAG ist die medizinische Diagnostik: Eine Ärztin oder ein Arzt gibt die Symptome der Patientin oder des Patienten ein, und das System ruft aktuelle medizinische Forschungsergebnisse ab, schlägt Diagnosen vor und empfiehlt Behandlungen. Das System kann sogar gezielte Rückfragen stellen, um seine Empfehlungen weiter zu präzisieren.

Standard-RAG vs. Agentic RAG: Zentrale Unterschiede

Man kann Agentic RAG als Weiterentwicklung des Standard-RAG betrachten, das komplexere Workflows ermöglicht. Die folgende Vergleichstabelle zwischen RAG und Agentic RAG zeigt die zentralen Unterschiede auf:

Kurz gesagt: RAG eignet sich für grundlegende Fragen und Antworten sowie Recherchen, während die agentische RAG bei komplexen und datenintensiven Anwendungen dominiert.

Wie funktioniert die agentische RAG?

Die agentische RAG basiert auf vier Säulen: Autonomie, Datenabruf, erweiterte Generierung und Feedbackschleife. Im Einzelnen:

Autonomie bei der Entscheidungsfindung

Die agentische RAG benötigt keine expliziten Anweisungen, um zu erkennen, was zur Erledigung einer Aufgabe erforderlich ist. Selbst bei unvollständigen Fragen oder Datensätzen kann sie intelligent fehlende Elemente bestimmen und diese eigenständig finden. Gegebenenfalls nutzt sie dabei iterative Abfragen. Dieser Ansatz macht sie zu einem effektiven, proaktiven Problemlöser.

Abruf relevanter Informationen

Die agentische RAG greift mit fortschrittlichen Tools wie Datenbanken, APIs und Wissensgraphen auf Echtzeitdaten zu. Sie extrahiert aktuelle Informationen, anstatt sich nur auf statisches, vortrainiertes Wissen zu verlassen. So kann sie beispielsweise neueste Forschungsergebnisse, aktuelle Markttrends und weitere relevante Daten abrufen.

Kontextgenaue Antworten durch erweiterte Generierung

Nach dem Datenabruf verarbeitet und integriert die agentische RAG (zum Beispiel mit LangChain) die Informationen mithilfe von LLMs zu einer kohärenten Antwort. So wird sichergestellt, dass die Antworten kontextbezogen, sinnvoll und präzise sind.

Feedbackschleife für kontinuierliches Lernen

Schließlich verfügt die agentische RAG über eine Feedbackschleife, um ihre Antworten im Laufe der Zeit zu optimieren. Jede Interaktion mit dem System macht es intelligenter und leistungsfähiger, was die langfristige Performance verbessert.

Workflow der agentischen RAG

Alle genannten Säulen der agentischen RAG arbeiten als Einheit zusammen, um Daten abzurufen, zu erweitern und zu generieren. Nachfolgend ein typischer Workflow von LangChain agentischer RAG:

• Prompt: Die Nutzerin oder der Nutzer stellt eine Anfrage an das System.
• KI-Agent: Zerlegt die Anfrage, ermittelt fehlenden Kontext durch iterative Abfragen und wählt eigenständig Tools (APIs oder Datenbanken) aus, um relevante Daten abzurufen.
• Wissensbasis: Greift auf strukturierte (Datenbanken), unstrukturierte (Fachartikel) und Echtzeitdaten (APIs/Newsfeeds) zu.
• LLM: Synthetisiert die abgerufenen Daten zu einer kontextgenauen Antwort.
• Feedbackschleife: Optimiert zukünftige Resultate durch das Lernen aus Nutzerinteraktionen.

Auf diese Weise nutzt ein typisches agentisches RAG-System verschiedene Komponenten, um einfache bis komplexe Workflows mit mehr Wissen und Automatisierung zu bewältigen.

Praxisbeispiele und Vorteile von agentischer RAG für Unternehmen

Die agentische RAG bietet vielfältige Einsatzmöglichkeiten und wird bereits in verschiedenen Unternehmen und Branchen genutzt.

Zu den häufigsten Anwendungen der agentischen RAG zählen:

• Kundenservice: Die agentische RAG ermöglicht Supportsystemen, Antworten individuell auf den jeweiligen Kundenkontext anzupassen. So können beispielsweise Lieferverzögerungen durch Echtzeit-Lösungen wie Expressversand oder Rabatte gelöst werden. Zudem verbessern diese Systeme ihre Interaktionen kontinuierlich durch das Lernen aus historischen Daten.
• Gesundheitswesen: Ärztinnen und Ärzte nutzen die agentische RAG, um aktuelle medizinische Forschung in evidenzbasierte Empfehlungen umzuwandeln. Das erhöht die Präzision bei Diagnosen und Behandlungsplänen. Darüber hinaus verbessert die Technologie die Patientensicherheit, indem sie Arzneimittelwechselwirkungen erkennt, und unterstützt die medizinische Fort- und Weiterbildung mit sofortigem Zugriff auf aktuelle Leitlinien.
• Bildung: Intelligente Tutorensysteme setzen die agentische RAG ein, um Lernpfade individuell zu gestalten und Inhalte entsprechend dem Lernfortschritt sowie dem bevorzugten Lernstil der Lernenden bereitzustellen.
• Business Intelligence: Unternehmen automatisieren mit agentischer RAG die Analyse von Kennzahlen (KPIs) und die Erstellung von Berichten. Das System erkennt verborgene Trends in den Daten und unterstützt proaktives Entscheiden, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
• Wissenschaftliche Forschung: Forschende nutzen die agentische RAG, um relevante Studien zu identifizieren und zentrale Erkenntnisse herauszufiltern. Dadurch verkürzt sich der Zeitaufwand für Literaturrecherchen erheblich.

Kurz gesagt: Die agentische RAG unterstützt verschiedene Abteilungen und Branchen mit intelligenter Schlussfolgerung und kontextbezogener Entscheidungsfindung. Nachfolgend drei Praxisbeispiele für den Einsatz von agentischer RAG:

Microsoft Copilot

Der Microsoft Copilot KI-Assistent nutzt eine agentenbasierte RAG-Lösung zur Optimierung seiner Funktionen. Anstatt vortrainierte Antworten zu verwenden, bezieht er aktuelle Informationen aus der Microsoft-Dokumentation und Nutzerforen. Dies ermöglicht eine kontextbezogene und präzise Unterstützung für Kundinnen und Kunden und steigert die Erstlösungsrate.

BloombergGPT

BloombergGPT ist ein 50-Milliarden-Parameter-LLM für den Finanzbereich. Es ist mit agentischer RAG integriert, um Echtzeit-Finanzdaten, Expertenanalysen und Markttrends bereitzustellen. Nutzerinnen und Nutzer erhalten so stets aktuelle Informationen für fundierte Investitionsentscheidungen.

Salesforce Agentforce

Salesforce Agentforce ist eine Plattform, mit der Unternehmen autonome Agenten für vielfältige Aufgaben entwickeln und verwalten können. Die Plattform nutzt eine agentische Architektur, die autonomen Agenten den Echtzeit-Zugriff auf Daten und eigenständige Entscheidungsfindung ermöglicht.

Vorteile von agentischer RAG für Unternehmen

Der Hauptvorteil von agentischer RAG liegt in der verbesserten Qualität der Datengewinnung. Durch den Einsatz von Tools durch KI-Agenten entstehen präzisere und kontextbezogenere Antworten. Darüber hinaus bietet die Fähigkeit der Agenten zur Schlussfolgerung eine zusätzliche Validierung des abgerufenen Kontexts.

Die wichtigsten Vorteile von agentischer RAG für Unternehmen sind:

• Genauere und kontextbezogenere Antworten.
• Automatisierung von Workflows und Steigerung der Produktivität.
• Personalisierte Informationen basierend auf Nutzerkontext und Präferenzen.
• Echtzeit-Updates und Einblicke, die für Entscheidungsprozesse erforderlich sind.
• Kontinuierliche Verbesserung der Antworten durch feedbackbasiertes Lernen.

Kurz gesagt: Agentische RAG ist ein intelligentes System, das KI-Agenten mit fortschrittlichen Datenbeschaffungs- und Generierungsfähigkeiten kombiniert.

GPTBots.ai Enterprise KI-Agent: Angetrieben von agentischer RAG (Powered by Agentic RAG)

Zu wissen, was agentische RAG ist, ist das eine – aber wie können Unternehmen agentische RAG praktisch nutzen? Hier kommt GPTBots.ai ins Spiel.

GPTBots.ai ist eine führende Plattform für den Aufbau von Enterprise-KI-Agenten mit agentischer RAG. Sie unterstützt Unternehmen beim Aufbau intelligenter KI-Agenten für Kundenservice, Datenanalyse, Enterprise Search, Marketing und mehr.

Im Kern entwickelt GPTBots.ai KI-Agenten, die die Intelligenz großer Sprachmodelle (LLMs) mit dem Wissen aus unternehmenseigenen Wissensdatenbanken vereinen. Dadurch können sie nicht nur menschliche Sprache verstehen und generieren, sondern auch spezifische Datensätze und Betriebsumgebungen jedes Unternehmens gezielt nutzen.

So integriert GPTBots.ai agentische RAG, um fortschrittliche autonome Agentenfunktionen bereitzustellen:

• Intelligente, kontextbewusste Antworten: KI-Agenten verstehen komplexe Anfragen und liefern relevante, umsetzbare Antworten.
• Autonome Entscheidungsfindung und iterative Problemlösung: Mit der Vorhersagekraft von LLMs und dem Zugriff auf die Unternehmensdatenbank treffen KI-Agenten eigenständig Entscheidungen und lösen Probleme schrittweise.
• Nahtlose Integration in bestehende Unternehmenssysteme wie CRM-Plattformen, Data Warehouses oder Kommunikationstools. So entsteht ein einheitliches digitales Ökosystem für mehr Effizienz und optimierte Workflows.

Die wichtigsten Gründe, warum Sie GPTBots.ai für den Aufbau agentischer RAG-basierter KI-Agenten wählen sollten:

• Einfache Bereitstellung und Skalierbarkeit der KI-Agenten.
• Anpassbare Workflows, die auf Unternehmensbedürfnisse zugeschnitten sind – mit Expertenunterstützung.
• Hochgradig anpassbare No-Code-Automatisierung für die einfache Entwicklung, das Testen und den bereichsübergreifenden Einsatz von KI-Agenten.

Insgesamt ist GPTBots.ai Ihre All-in-One-Plattform zur Entwicklung vielfältiger KI-Agenten mit agentischer RAG für umfassende Schlussfolgerungen, Automatisierung und operative Effizienz.

So erstellen Sie Ihren eigenen agentischen RAG-Agenten mit GPTBots.ai

GPTBots.ai bietet eine leistungsstarke und dennoch intuitive No-Code-Plattform für agentenbasierte KI, mit der Sie ganz ohne technisches Vorwissen schnell intelligente KI-Agenten erstellen, trainieren und bereitstellen können.

Befolgen Sie diese einfachen Schritte, um Ihren eigenen Agentic RAG-Agenten zu erstellen – zum Beispiel einen Deep Research-Agenten:

Schritt 1: Registrieren Sie sich und erstellen Sie Ihren KI-Agenten. Klicken Sie rechts auf „Neuer Agent“ und wählen Sie „Multi-Agenten“, um zu starten. Multi-Agenten verfügen standardmäßig über einen „Planer“, der Aufgaben plant, aufteilt und ausführt.

Schritt 2: Fügen Sie dem Planer „Online-Suche“ hinzu. Dieses Tool sammelt aktuelle Informationen direkt aus dem Internet.

Schritt 3: Fügen Sie dem Planer eine „Coder IDE“ hinzu, die für die Erstellung des Abschlussberichts zuständig ist.

Schritt 4: Testen Sie den Agenten. Geben Sie im Eingabefeld die Aufgabe ein, die Deep Research übernehmen soll. Zum Beispiel: „Ich plane, in Großbritannien meinen Bachelor zu machen. Können Sie mir 10 gute Universitäten empfehlen?“ Starten Sie dann den Vorgang.

Herausforderungen und Best Practices bei der Einführung von Agentic RAG

Die Einführung von agentischer RAG bringt auch einige Herausforderungen mit sich:

• Relevanz und Qualität der Daten: Sicherstellen, dass die abgerufenen Daten relevant und von hoher Qualität sind.
• Integrationsprobleme: Herausforderungen bei der Abstimmung zwischen KI-Agenten, Datenabrufsystemen und generativen LLMs.
• Bias minimieren: Es erfordert besondere Sorgfalt, sowohl bei den Trainingsdaten als auch bei den abgerufenen Inhalten Verzerrungen zu vermeiden.
• Skalierbarkeit im Betrieb: Die Aufrechterhaltung von Echtzeit-Operationen im großen Maßstab stellt eine Herausforderung für die Skalierbarkeit dar.

Best Practices für agentische RAG

Trotz der Herausforderungen gibt es einige Best Practices, die bei der Einführung von agentischer RAG hilfreich sind. Probieren Sie die folgenden drei Empfehlungen aus, um Ihre Agentic RAG-Nutzung zu optimieren:

• Datenvorbereitung und Qualitätssicherung: Die für Training und Abruf verwendeten Daten sollten relevant, präzise und frei von Verzerrungen sein.
• Geeignete Tools und Frameworks für agentische RAG auswählen: Setzen Sie auf Tools und Frameworks, die wirklich eine agentische Erfahrung bieten. LangChain und GPTBots.ai sind zwei führende Plattformen zur Erstellung von KI-Agenten mit Agentic RAG.
• Kontinuierliche Überwachung und Optimierung von Agentic RAG: Überwachen Sie die Systemleistung und implementieren Sie Feedbackschleifen, um Ergebnisse zu verfeinern und sich an neue Anforderungen anzupassen.

Fazit

Die Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter – mit neuen Methoden für Wissensaustausch, Schlussfolgerungen, Informationsdarstellung und Entscheidungsfindung. Agentic RAG ermöglicht es Unternehmen und Organisationen inzwischen, anpassungsfähigere KI-Anwendungen zu entwickeln, indem die Autonomie agentenbasierter KI mit der dynamischen Datenabfrage von RAG kombiniert wird. Deshalb ist es für Organisationen entscheidend, agentische RAG mithilfe von Tools wie GPTBots.ai zu integrieren und ihre Abläufe mit KI und minimalem menschlichen Aufwand zu optimieren.

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