مع اقتراب عام 2026، يدور نقاش حاد حول دور التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يشكك الكثيرون في جدواه على المدى الطويل بشكله الحالي. ينبع هذا النقاش من القيود المتأصلة في بنية خط أنابيب RAG الأصلية، والتي تشبه وظيفة بحث أساسية، وفقًا لمحللي الصناعة.

تكمن المشكلة الأساسية في أن RAG، كما تم تصوره في البداية، يسترجع النتائج المرتبطة باستعلامات محددة في نقاط زمنية محددة. علاوة على ذلك، غالبًا ما كانت خطوط أنابيب RAG المبكرة، السائدة قبل يونيو 2025، تعمل بمصدر بيانات واحد. وقد دفع هذا العديد من البائعين إلى الإشارة إلى أن RAG 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.

أحد الدروس المستفادة الرئيسية من عام 2025 هو الأهمية المتزايدة للبيانات في عصر الذكاء الاصطناعي. تسلط القيود المفروضة على تطبيقات RAG المبكرة الضوء على الحاجة إلى مناهج أكثر تطوراً لاسترجاع البيانات وتكاملها. من المحتمل أن يتشكل مستقبل قواعد البيانات المتجهة وطرق تخزين واسترجاع البيانات الأخرى من خلال الحاجة إلى التغلب على هذه القيود ودعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا.