Meta’s Super Intelligence Labs veröffentlichte „ReFrag“, eine bedeutende Optimierung für Retrieval-Augmented Generation (RAG). Die Methode ermöglicht eine 30-mal schnellere Datensuche durch Vorberechnung wiederverwendbarer Datenfragmente und unterstützt 16-mal längere Kontextfenster ohne Genauigkeitsverlust. Das verbessert die Skalierbarkeit und macht RAG ideal für Unternehmen mit umfangreichen Dokumentenbeständen. Dies verbessert die Effizienz von KI-Agenten, die auf externe Informationen zugreifen, und könnte zur Grundlage für die nächste Generation unternehmensweiter KI-Architekturen werden.