RAG in Graph- vs. SQL-Datenbanken: Ein Vergleich

In einem aktuellen Beitrag auf Towards Data Science wird die Leistung von Retrieval‑Augmented Generation (RAG) Modellen in Graph‑ und SQL‑Datenbanken eingehend untersucht. Der Artikel beleuchtet, wie die beiden Datenbanktypen die Suche und das Abrufen von Informationen unterstützen und welche strukturellen Vorteile und Herausforderungen jeweils mit sich bringen.

Der Vergleich zeigt, dass Graph‑Datenbanken besonders gut für komplexe Beziehungsabfragen geeignet sind, während SQL‑Datenbanken durch ihre weit verbreitete Verfügbarkeit und bewährte Performance punkten. Die Analyse liefert praxisnahe Erkenntnisse darüber, welche Einsatzszenarien sich für RAG‑Modelle in beiden Umgebungen eignen und welche Faktoren bei der Auswahl der Datenbankarchitektur berücksichtigt werden sollten.

Der Beitrag bietet damit einen wertvollen Leitfaden für Entwickler und Datenwissenschaftler, die RAG‑Technologien in ihren Projekten einsetzen wollen, und gibt klare Hinweise darauf, wann ein Graph‑ oder ein SQL‑Ansatz die bessere Wahl ist.