Multimodale RAG-Entwicklungen: Kombination von Vektor- und Graphsuche

RAG ist längst nicht mehr rein textbasiert. Anfang 2026 kommt der stärkste Fortschritt von multimodalen Systemen, die Vektorähnlichkeiten mit Graphbeziehungen kombinieren, um Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit zu verbessern.

Signale aus der Praxis

• Vereinheitlichtes Retrieval über Text, Bilder und Audio.
• Hybrides Ranking, das Vektorscore und Graphkonnektivität verbindet.
• Retrieval-Qualität wird als erstklassige Produktmetrik behandelt.

Technische Hinweise

• Multi-Embedding-Strategie: separate Embeddings pro Modalität mit gemeinsamer Ausrichtung.
• Chunking-Techniken: regionsbasierte Chunks für Bilder, semantische Chunks für Text.
• Hybrides Retrieval: Anreicherung von Vektorergebnissen durch Graphbeziehungen.
• Quellen-Transparenz: Zitationen und Provenienz als zentrale UX-Elemente.

Produktauswirkungen

• Genauere Antworten durch breiteren Kontext.
• Bessere Exploration über Beziehungsdiagramme und Knowledge Graphs.
• Stärkeres Enterprise Search über vielfältige Wissensbestände hinweg.

Implementierungstipps

• Datenmodalitäten früh klassifizieren und Embedding-Optionen unabhängig testen.
• Ein einfaches A/B-Evaluationsset für hybrides Retrieval aufbauen.
• Zitationen in den Mittelpunkt des Nutzererlebnisses stellen.

Zusammenfassung

Multimodales RAG entwickelt sich zur grundlegenden Fähigkeit. Die Fusion von Vektor- und Graphsuche hebt Unternehmenssuche und -entdeckung im Jahr 2026 auf ein neues Niveau.