RAG Architekturen
In diesem Abschnitt findest du die gängigsten RAG-Architekturen – von Standard-RAG bis GraphRAG. Die Unterseiten sind als klar strukturierte Kapitel vorbereitet (du kannst den Text nach und nach ergänzen).
Überblick
Einordnung, Gemeinsamkeiten, typische Trade-offs und wann welche Architektur sinnvoll ist.
Standard RAG
Chunking → Embeddings → Top-K Retrieval → Kontext → Antwort.
Conversational RAG
Dialog-Kontext, Memory und Query Rewriting für Follow-ups.
Corrective RAG (CRAG)
Grader prüfen Retrieval-Qualität; bei Bedarf Nachrecherche oder alternative Quellen.
Adaptive RAG
Routing/Classifier entscheidet pro Anfrage den passenden Pfad.
Self-RAG
Das Modell reflektiert während der Antwort und triggert bei Unsicherheit neues Retrieval.
Fusion RAG / RAGFusion
Mehrere Query-Varianten, paralleles Retrieval, Rank-Fusion für höheren Recall.
HyDE
Hypothetical Document Embeddings: hypothetische Antwort erzeugen und damit suchen.
Agentic RAG
Iteratives Planen, Tool-Calls, Evidenz sammeln – erst dann antworten.
GraphRAG
Wissensgraph (Entitäten/Relationen) statt nur Textähnlichkeit – stark für Mehrhopf.