adlass vs. RAG: ein ehrlicher Vergleich
Kurzes Fazit
Wenn du nur willst, dass ein Agent Passagen aus einem statischen Dokumentkorpus holt, ist RAG in Ordnung und du brauchst womöglich nicht mehr. Wenn dein ganzes Team und eure Agenten dieselben lebenden Dateien, Daten und denselben Zustand lesen und schreiben sollen, brauchst du eine geteilte Datenebene, keine Retrieval-Pipeline. adlass ist die Ebene; Retrieval ist eine Sache, die du darin weiterhin tun kannst.
RAG und adlass lösen verschiedene Probleme, und sie werden oft verwechselt, weil beide deine Daten nah an ein LLM bringen. RAG ist eine Retrieval-Technik: Du bettest einen Korpus ein und ziehst passende Stücke zur Abfragezeit in den Prompt. adlass ist eine geteilte Datenebene: Du, dein Team und eure Agenten arbeiten über dieselben lebenden Dateien, Datensätze und denselben Zustand, verbunden über MCP.
Funktionsvergleich
| RAG-Pipeline | adlass geteilte Datenebene | |
|---|---|---|
| Hauptaufgabe | Passagen aus einem Korpus holen | Lebende geteilte Daten lesen und schreiben |
| Datenaktualität | Snapshot zum Indexierungszeitpunkt | Lebende, aktuelle Dateien und Zustand |
| Schreibzugriff | Nur lesendes Retrieval | Agenten und Menschen lesen und schreiben |
| Im Team geteilt | Meist pro App, nicht geteilt | Geteilte Spaces by design |
| Mehrere Agenten | Jede App baut ihr eigenes | Eine Ebene, viele Agenten |
| Zugriffskontrolle | Selbst bauen | Rechte pro Space eingebaut |
| Einrichtung | Pipeline bauen und pflegen | Über MCP verbinden |
| Am besten für | Q&A über statische Dokumente | Teams und Agenten an denselben Daten |
Wann RAG die richtige Wahl ist
Wenn dein Anwendungsfall Fragenbeantwortung über einen großen, weitgehend statischen Korpus ist, etwa eine Dokumentationssammlung oder eine Wissensdatenbank, passt RAG gut und adlass wäre mehr als du brauchst. Retrieval über Embeddings ist dort genau das richtige Werkzeug.
Wann du stattdessen eine geteilte Datenebene brauchst
Sobald mehr als eine Person oder mehr als ein Agent an denselben Daten arbeiten muss, und besonders wenn sie schreiben müssen, nicht nur lesen, reicht Retrieval nicht. Du brauchst geteilten Zustand, Schreibzugriff und Zugriffskontrolle. Genau das bietet adlass, und du kannst Retrieval über die Daten darin weiterhin laufen lassen.
Kannst du beides nutzen?
Ja. Sie schließen sich nicht aus. Viele Teams behalten Retrieval für statisches Referenzmaterial und nutzen adlass als die lebende Ebene, in der ihre Agenten und Menschen tatsächlich arbeiten. Der ehrliche Rahmen ist: RAG ist eine Technik, adlass ist, wo die Arbeit passiert.
Passende Leitfäden
Häufige Fragen
- Ist adlass ein RAG-Tool?
- Nein. adlass ist eine geteilte Datenebene für Teams und ihre Agenten. Du kannst Retrieval über die Daten darin laufen lassen, aber ihre Aufgabe ist geteilter, lebender Lese- und Schreibzugriff, nicht nur das Holen von Passagen.
- Wann ist reines RAG tatsächlich besser?
- Wenn du nur Fragenbeantwortung über einen statischen Korpus brauchst und niemand zurückschreiben oder lebenden Zustand teilen muss. In diesem engen Fall ist eine Retrieval-Pipeline einfacher.
- Muss ich mein RAG-Setup wegwerfen, um adlass zu nutzen?
- Nein. Behalte Retrieval für statisches Referenzmaterial und nutze adlass als die lebende Ebene, in der dein Team und deine Agenten arbeiten. Sie ergänzen sich.
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Die geteilte Datenebene für Teams und ihre Agenten.