مع اقتراب عام 2026، يشهد دور التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في الذكاء الاصطناعي نقاشًا محتدمًا، حيث يشكك الكثيرون في جدواه على المدى الطويل بشكله الحالي. يواجه هيكل خط أنابيب RAG الأصلي، الذي يعمل بشكل مشابه للبحث الأساسي، انتقادات متزايدة بسبب قيوده في استرجاع المعلومات.

وفقًا لخبراء الصناعة، تكمن المشكلة الأساسية في RAG التقليدي في استرجاع الاستعلام في نقطة زمنية محددة. وهذا يعني أن النظام يعثر على نتائج خاصة باستعلام ما في اللحظة التي يتم فيها الاستعلام بالضبط. علاوة على ذلك، غالبًا ما كانت تطبيقات RAG المبكرة، وخاصة تلك التي سبقت يونيو 2025، مقيدة بمصادر بيانات واحدة. وقد غذت هذه القيود شعورًا متزايدًا بين البائعين بأن RAG، كما تم تصوره في البداية، أصبح قديمًا.

لعقود من الزمان، هيمنت قواعد البيانات العلائقية مثل Oracle على مشهد البيانات، حيث نظمت المعلومات في صفوف وأعمدة. ومع ذلك، فقد تعطل هذا الاستقرار بسبب ظهور مخازن مستندات NoSQL وقواعد بيانات الرسوم البيانية، ومؤخرًا، الأنظمة القائمة على المتجهات. أدى صعود الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء إلى تسريع تطور البنية التحتية للبيانات، مما جعلها أكثر ديناميكية من أي وقت مضى.

تسلط قيود RAG الضوء على اتجاه أوسع: الأهمية المتزايدة للبيانات في عصر الذكاء الاصطناعي. مع تطور البنية التحتية للبيانات، تزداد الحاجة إلى طرق استرجاع أكثر تطوراً وتنوعًا. يعكس النقاش الدائر حول RAG تحولًا أكبر في مجتمع الذكاء الاصطناعي نحو استكشاف مناهج جديدة لإدارة البيانات واستخدامها. من المرجح أن ينطوي مستقبل استرجاع البيانات على أنظمة أكثر تعقيدًا وقابلية للتكيف يمكنها التغلب على قيود خطوط أنابيب RAG الحالية.