Wähle die richtige Memory für deinen AI-Agent

Das Modell verarbeitet. Die Memory entscheidet, was verarbeitet wird.

Wenn ein Agent halluziniert, ist der erste Reflex, das Modell zu beschuldigen. In neun von zehn Fällen ist das die falsche Diagnose — das Modell ist okay, der Retrieval-Layer ist kaputt. Die richtige Frage ist nicht „welche Memory-Technologie ist abstrakt die beste?”. Sondern welche Memory-Architektur passt zur Form meiner Daten und zum Reasoning-Pattern, das mein Agent braucht?

Drei Formen. Drei Architekturen.

• Vector RAG — die semantische Ähnlichkeitsmaschine. Pinecone · Qdrant · ChromaDB · pgvector. Frage, die sie beantwortet: „Welcher Text ist dieser Anfrage am ähnlichsten?”
• Knowledge Graphs — der Beziehungs-Reasoner. Neo4j · Neptune · LightRAG · GraphRAG. Frage, die sie beantwortet: „Wie ist X mit Y verbunden, und über welchen Pfad?”
• Tabular / SQL Memory — das SQL-Brain. PostgreSQL · SQLite · MySQL · Text-to-SQL. Frage, die sie beantwortet: „Gib mir den exakten Wert von X für User Y.”

Produktive Agenten wählen selten nur eine. Die häufigste Kombination ist RAG + Tabular — RAG für Dokumentwissen, SQL für User-State und History. GraphRAG (RAG + Graph) implementiert sowohl einen Vector-Index als auch einen Knowledge Graph aus demselben Korpus und routet Queries dazwischen.

Fünf Fragen, um die Wahl zu schärfen

1. Was ist die Form meiner Daten? Textblöcke → RAG. Entitäten und Beziehungen → KG. Zahlen und Records → Tabular.
2. Welche Fragen wird mein Agent beantworten? „Ähnlich zu X” → RAG. „A verbindet sich mit B über C” → KG. „Exakter Wert von X für User Y” → Tabular.
3. Wie oft ändern sich die Daten? Häufige unstrukturierte Updates → RAG (re-embedden). Strukturelle Änderungen → Graph (vorsichtig). Record-Updates → SQL (trivial).
4. Was kann mein Team? Neues AI-Team → RAG + SQL kommt auf 80% schneller als ein Graph.
5. Deterministisch oder approximativ? Regulierung / Finance / Audit → Tabular. Research / Discovery → RAG. Relationales Reasoning → KG.

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