Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits
De explosieve groei van agentic AI transformeert de manier waarop bedrijven omgaan met data. Wat ooit volstond als Retrieval Augmented Generation (RAG), blijkt nu ontoereikend. Terwijl AI-agenten orders van grootte meer data-aanvragen genereren dan menselijke gebruikers, worden traditionele retrieval-lagen, gebouwd voor menselijke interactie, tot het uiterste getest. Dit dwingt organisaties om verder te kijken dan hun bestaande infrastructuren. De fundamentele verschuiving die we waarnemen, is dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits. Deze nieuwe architectuur, zoals geïllustreerd door de recente introductie van Redis Iris, pakt het kernprobleem aan: versnipperde, verouderde en mensgerichte data die de prestaties van AI-agenten belemmert. Het is duidelijk dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits een noodzaak is voor de schaalbaarheid en effectiviteit van de volgende generatie AI-toepassingen.
Redis, ooit de hoeksteen voor het cachen van webapplicaties om te voorkomen dat ze bezwijken onder belasting, richt zich nu op een vergelijkbaar, maar complexer probleem. De uitdaging ligt niet zozeer in de modellen zelf, maar in de onderliggende data die vaak verspreid, verouderd en gestructureerd is voor mensen, niet voor machines. Retrieval-pipelines die zijn ontworpen voor enkele zoekopdrachten, kunnen het immense volume aan verzoeken dat door AI-agenten wordt gegenereerd, eenvoudigweg niet aan. De kloof die Redis opvult, is structureel: AI-agenten maken exponentieel meer dataverzoeken dan menselijke gebruikers, terwijl de meeste retrieval-lagen zijn gebouwd voor problemen op menselijke schaal. Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits, en Redis Iris is het antwoord van het bedrijf: een context- en geheugenplatform dat fungeert als een essentiële laag tussen een agent en de data die deze nodig heeft om te functioneren. Het platform combineert real-time data-ingestie, een semantische interface die automatisch tools genereert op basis van zakelijke datamodellen, en een agent-geheugenserver gebouwd op Redis Flex, een herschreven opslag-engine die 99% van de data op flash-opslag draait, tegen een tiende van de kosten van louter in-memory opslag. De aankondiging komt op een moment dat de enterprise RAG-infrastructuur zich in een actieve transitie bevindt, wat bevestigt dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits.
De verschuiving naar contextarchitectuur: Waarom Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits
De schaalverschillen vormen de kern van het structurele argument achter de lancering van Redis Iris. Rowan Trollope, CEO van Redis, benadrukt de exponentiële groei van AI-agenten in de nabije toekomst. Hij stelt dat bedrijven "orders van grootte meer agenten dan mensen zullen hebben," wat onvermijdelijk leidt tot "orders van grootte meer belasting op backend-systemen." Dit impliceert een fundamentele heroverweging van hoe data-infrastructuur wordt ontworpen en beheerd. De bestaande RAG-modellen, die data proactief in de agent duwden voordat het model werd aangeroepen, schieten tekort bij deze nieuwe realiteit. De toekomst ligt in Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits, waarbij agenten zelf pull-verzoeken doen naar live data via tool calls, waardoor de datalaag als een dynamische bron wordt behandeld in plaats van een vooraf geladen payload. Deze verandering is cruciaal, en organisaties die nog steeds hun RAG-pipelines optimaliseren, richten zich op het probleem van vorig jaar, terwijl de industrie zich beweegt naar geavanceerdere contextlagen.
Van caching naar real-time context met Redis Iris
Trollope trekt een parallel naar het mobiele tijdperk: toen legacy backends, gebouwd voor baliebedienden, plotseling een miljoen smartphonegebruikers moesten bedienen, werd Redis de caching-laag die de belasting absorbeerde zonder een volledige heropbouw. Wat deze keer anders is, is dat agenten hun eigen middleware niet kunnen schrijven. In het mobiele tijdperk zat een ontwikkelaar met een databasebeheerder, identificeerde de query's die een applicatie nodig had, en hardcodeerde de caching-logica in een middleware-laag. Agenten kunnen dit niet. Ze moeten op runtime de juiste data vinden, via interfaces die van tevoren voor hen zijn gebouwd, anders stagneren ze. Dit is de reden waarom Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits zo urgent is. De metafoor van een supermarkt en een koelkast illustreert dit treffend: "Als je elke keer dat je een broodje moet maken naar de supermarkt moet rennen om eten te halen, is dat niet erg efficiënt. Je zet een koelkast in elk huis, je bewaart daar een beetje eten. En dat is waar we nog steeds de neiging hebben te bestaan in de infrastructuurstack." Dit illustreert de noodzaak van een real-time contextlaag dicht bij de AI-agenten, wat precies is wat Redis Iris biedt om de efficiëntie te waarborgen en de belofte van agentic AI in te lossen.
De componenten van Redis Iris: Bouwstenen voor contextarchitectuur
Iris levert vijf belangrijke componenten die samen data-ingestie, semantische toegang, geheugen en caching omvatten, waarmee het een uitgebreid antwoord biedt op de vraag waarom Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits.
- Redis Data Integration (RDI). Nu algemeen beschikbaar. RDI maakt gebruik van change data capture-pipelines om data uit relationele databases, warehouses en documentstores continu te synchroniseren naar Redis, met connectoren voor Oracle, Snowflake, Databricks en Postgres. Dit garandeert dat de AI-agenten altijd toegang hebben tot de meest actuele informatie.
- Context Retriever. Nu in preview. Ontwikkelaars definiëren een semantisch model van bedrijfsdata met behulp van pydantic-modellen, en Redis genereert automatisch MCP-tools die agenten direct gebruiken om data op te vragen, met row-level toegangscontroles die server-side worden afgedwongen. Trollope beschrijft de verschuiving van klassieke RAG als een richtingomkering: "Het is gewoon een omkering om de agent de data te laten pullen in plaats van deze te veronderstellen en in de pipeline te stoppen." Dit toont de verschuiving aan naar een pull-gebaseerde aanpak, wat cruciaal is nu Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits.
- Agent Memory. Nu in preview. Slaat korte- en langetermijnstatus op tussen sessies, zodat agenten context behouden zonder deze bij elke beurt opnieuw af te leiden. Dit is een gamechanger voor complexe, meerstapsprocessen die een consistent begrip van de situatie vereisen.
- Redis Flex. Een herschreven opslag-engine die 99% van de data op SSD's draait en 1% in RAM, wat petabyte-schaal retrieval levert met sub-milliseconde latencies. Deze prestatie is essentieel voor de veeleisende aard van agentic AI-workloads.
- Redis Search en LangCache. De retrieval- en semantische caching-backbone onder het platform. LangCache vermindert redundante modelaanroepen door prompt-responses te cachen, wat de operationele kosten aanzienlijk verlaagt. Samen vormen deze componenten een robuuste oplossing voor de behoeften van moderne AI, waarbij Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits een leidraad is.
Wat experts zeggen over de opkomst van Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits
De data-industrie beweegt over het algemeen in dezelfde richting. Elke grote databaseleverancier maakt nu een argument voor een contextlaag. Traditionele databaseleveranciers, waaronder Oracle, integreren context- en geheugenlagen om relationele databases in het tijdperk van agentic AI te brengen. Speciaal gebouwde vector databaseleveranciers, zoals Pinecone, doen hetzelfde, door een nieuwe kennislaag te bouwen voor agentic AI context. Onafhankelijke contextlagen zoals Hindsight maken ook deel uit van het opkomende landschap. Het is duidelijk dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits een breed erkende trend is.
Trollope omschrijft de positie van Redis als structureel anders dan die van de concurrentie. "Om te winnen, hoeft niemand anders te verliezen," zegt hij. Veel Redis-implementaties draaien al MongoDB of Oracle als het backend-systeem van record. Iris reflecteert en cachet van die systemen in plaats van ze te verdringen. Redis lanceert Iris in de Snowflake Marketplace met native connectoren. Stephanie Walter, Practice Leader voor AI Stack bij HyperFRAME Research, formuleert de marktcontext duidelijk. "De markt convergeert naar dezelfde conclusie: agenten hebben niet alleen meer tokens of betere modellen nodig. Ze hebben gegoverneerde, actuele, lage-latency context nodig," aldus Walter. Haar visie op de differentiatie van Redis richt zich op waar Redis al in de stack zit: dicht bij runtime, latency-gevoelige operationele staat en real-time data. "De pitch is niet 'betere RAG', maar eerder 'agenten hebben live context, geheugen en snelle retrieval nodig terwijl ze daadwerkelijk aan het werk zijn'." De urgentie achter de stelling dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits wordt hierdoor nogmaals onderstreept.
Of het nu Redis is of een andere leverancier, elke contextlaagtechnologie zal een governance-uitdaging moeten aangaan om succesvol te zijn. "Agentic AI zal niet schalen in de onderneming als elke agent een nieuw kostenpost, een nieuw data-toegangsrisico en een nieuwe governance-uitzondering wordt," zegt ze. "De winnende contextlagen zullen die zijn die agenten sneller, goedkoper en veiliger maken om te draaien." Deze governance-focus is essentieel voor de adoptie en het succes van Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits binnen grote organisaties.
Praktijkvoorbeeld: Real-time klinische AI en de behoefte aan accurate context
Mangoes.ai is een bedrijf dat deze vragen al in productie heeft moeten beantwoorden, onder omstandigheden waarbij de kosten van het verkeerd krijgen van context worden afgemeten in patiëntresultaten. Amit Lamba, oprichter en CEO van Mangoes.ai, beheert een real-time voice AI-platform dat is geïmplementeerd in grote zorginstellingen waar patiënten en clinici live vragen stellen over behandeling, planning en casusgeschiedenis. Mangoes.ai bouwde zijn stack vanaf het begin native op Redis. "Retrieval, geheugen en sessiestatus lopen allemaal via Redis, dus we naaien geen afzonderlijke tools aan elkaar en hopen dat ze met elkaar praten," aldus Lamba. Dit onderstreept het belang van een geïntegreerde oplossing in een domein waar fouten onvergeeflijk zijn, wat de noodzaak bevestigt dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits
Het probleem dat de dynamische geheugencapaciteit van Iris aanpakt, is wat er gebeurt tijdens een complexe sessie. "Denk aan een groepstherapiesessie van een uur," zegt Lamba. "Je moet weten wie wat zei, wanneer, en in staat zijn om de juiste informatie op het juiste moment aan de therapeut te tonen. Dat is geen eenvoudig retrieval-probleem." Het platform draait meerdere gespecialiseerde agenten parallel, één voor entiteitsidentificatie, één voor relatie-redenering en één voor het integreren van de casusgeschiedenis. "De dynamische geheugencapaciteit komt bijna perfect overeen met het probleem dat we oplossen," aldus Lamba. Dit praktijkvoorbeeld demonstreert op indrukwekkende wijze de impact en de kritische rol die Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits speelt in veeleisende, real-time omgevingen.
De implicaties voor bedrijven: Waarom Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits essentieel is
Voor bedrijven die hun AI-stack hebben gebouwd rond RAG, is de retrieval-laag die hen naar productie bracht, niet langer voldoende om hen daar te houden. Dit is een keerpunt waarin Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits een onvermijdelijke realiteit wordt voor wie concurrerend wil blijven.
- Het RAG-tijdperk maakt plaats voor contextarchitectuur. Het klassieke RAG-model duwde data in de agent voordat het model werd aangeroepen. Productie-implementaties draaien dat nu om: agenten trekken op runtime wat ze nodig hebben via tool-calls, waarbij de datalaag wordt behandeld als een live resource in plaats van een vooraf geladen payload. Teams die nog steeds RAG-pipelines optimaliseren, lossen het probleem van vorig jaar op. De focus moet liggen op hoe Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits.
- De semantische laag is nu productie-infrastructuur. Het model dat bedrijfseenheden, hun relaties en de toegangsregels daartussen definieert, moet met dezelfde discipline worden gebouwd, geversioneerd en onderhouden als een data-pipeline. De meeste organisaties hebben hiervoor geen personeel of structuur ingericht. De bedrijven die hun contextarchitectuur nu definiëren, zijn degenen die deze niet opnieuw hoeven te bouwen wanneer de agent-workloads schalen. Dit is een strategische investering in de toekomst, waarbij wordt erkend dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits.
- Budget beweegt al. VB Pulse Q1 2026-data toont aan dat investeringen in retrieval-optimalisatie in het kwartaal stegen van 19% naar 28,9%, waarmee het voor het eerst de uitgaven voor evaluatie overtrof. Organisaties die het vorige jaar hun retrieval-kwaliteit maten, besteden nu geld om deze te verbeteren. De contextlaag is een actieve aankoopbeslissing, geen roadmap-item. Dit toont aan dat de markt de noodzaak van de verschuiving naar contextarchitectuur al heeft onderkend en dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits een prioriteit is geworden.
Stephanie Walter vat het treffend samen: "De eerste kopersvraag zou niet moeten zijn 'Heb ik een vector database, lange context, geheugen of een context-engine nodig?' Het zou moeten zijn 'Wat moet deze agent weten, hoe vers moet die kennis zijn, wie mag er toegang toe hebben, en wat kost elke retrieval?'" Deze vragen leiden onvermijdelijk naar oplossingen die de principes van Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits belichamen.
Veelgestelde Vragen (FAQ)
Wat betekent "Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits"?
Dit betekent dat de traditionele Retrieval Augmented Generation (RAG) modellen, die data vooraf in een AI-model injecteren, niet langer volstaan voor de schaal en complexiteit van moderne enterprise AI-agenten. Een nieuwe benadering, de contextarchitectuur, wordt noodzakelijk. Deze architectuur stelt agenten in staat om dynamisch en in real-time de meest relevante, actuele en beveiligde data op te halen, precies wanneer ze die nodig hebben, in plaats van te werken met voorgeladen of potentieel verouderde informatie. De adoptie van deze architectuur is cruciaal omdat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits een direct antwoord is op de exponentieel groeiende vraag naar data door AI-systemen.
Waarom is RAG niet langer voldoende voor enterprise AI-agenten?
RAG-systemen zijn ontworpen voor een menselijke schaal van interactie en veronderstellen vaak een relatief statische of minder frequent bijgewerkte dataset. Enterprise AI-agenten genereren echter orders van grootte meer data-aanvragen en vereisen toegang tot real-time data die voortdurend verandert. De data onder RAG is vaak verspreid, verouderd en gestructureerd voor menselijke consumptie, niet voor machines, wat leidt tot falen onder belasting. Agenten kunnen bovendien geen eigen middleware schrijven om caching-logica te implementeren, waardoor ze vastlopen als de data niet onmiddellijk beschikbaar is via een speciaal gebouwde contextlaag. Daarom is het essentieel dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits.
Hoe draagt Redis Iris bij aan contextarchitectuur?
Redis Iris is een context- en geheugenplatform dat speciaal is ontworpen om de kloof te overbruggen tussen AI-agenten en de dynamische data die ze nodig hebben. Het platform integreert real-time data-ingestie (Redis Data Integration), een semantische interface voor directe data-query's (Context Retriever), een agent-geheugenserver voor langetermijncontext (Agent Memory), en een krachtige, kosteneffectieve opslag-engine (Redis Flex). Daarnaast gebruikt het Redis Search en LangCache voor efficiënte retrieval en het verminderen van redundante modelaanroepen. Deze componenten stellen agenten in staat om op runtime de juiste data te pullen, met geavanceerde toegangscontroles en lage latency, wat naadloos aansluit bij de principes van een effectieve contextarchitectuur, en bevestigt dat Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits.
Ontdek de Toekomst van Entertainment met onze IPTV-abonnementen!
Nu u begrijpt hoe geavanceerde technologieën de manier waarop we omgaan met data revolutioneren, nodigen we u uit om ook de revolutie in entertainment te ervaren. Net zoals Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits de efficiëntie van AI-systemen verhoogt, verhogen onze IPTV-abonnementen uw kijkervaring naar ongekende hoogten.
Vergeet de beperkingen van traditionele televisie en duik in een wereld van eindeloze mogelijkheden. Met een IPTV abonnement van IPTV-aanbieder.com krijgt u toegang tot een ongeëvenaarde selectie van zenders, films en series, allemaal in kristalheldere kwaliteit en met ultieme flexibiliteit.
Waarom kiezen voor onze IPTV-abonnementen?
- Ongekend aanbod: Duizenden live zenders van over de hele wereld, inclusief sport, films, documentaires en kinderprogramma's.
- Haarscherpe kwaliteit: Geniet van content in Full HD en 4K, waardoor elk detail tot leven komt.
- Kijk waar en wanneer u wilt: Compatibel met al uw favoriete apparaten, zoals smart-tv's, smartphones, tablets en computers.
- Betaalbaar entertainment: Hoogwaardige content tegen een fractie van de kosten van traditionele kabel- of satellietpakketten.
- Eenvoudige installatie: Razendsnel operationeel met onze gebruiksvriendelijke instructies en klantenservice.
Upgrade vandaag nog uw entertainmentervaring. Bezoek onze website en ontdek welk IPTV-abonnement perfect bij u past. Ervaar de vrijheid van entertainment, net zoals Context architecture is replacing RAG as agentic AI pushes enterprise retrieval to its limits vrijheid brengt in de wereld van AI. Waar wacht u nog op? Koop uw IPTV-abonnement nu en stap in de toekomst van televisie!