مع اقتراب عام 2026، يواجه دور التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في الذكاء الاصطناعي تدقيقًا مكثفًا، حيث يشير العديد من البائعين إلى أن بنيته الأصلية أصبحت قديمة. يمثل هذا التحول لحظة مهمة في تطور البنية التحتية للبيانات، التي تشهد تغييرات غير مسبوقة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي الفاعل.

لعقود من الزمان، هيمنت قواعد البيانات العلائقية مثل Oracle على مشهد البيانات، حيث نظمت المعلومات بطريقة منظمة. ومع ذلك، فإن صعود مخازن مستندات NoSQL وقواعد بيانات الرسوم البيانية، ومؤخرًا، الأنظمة القائمة على المتجهات، قد أخل بهذا الاستقرار. وفقًا للعديد من العاملين في هذا المجال، فإن قيود خط أنابيب RAG الأصلي، الذي يعمل إلى حد كبير مثل بحث أساسي يسترجع النتائج لاستعلامات محددة في أوقات محددة، هي التي تدفع هذا التغيير. غالبًا ما كانت هذه الخطوط محصورة في مصادر بيانات واحدة، وهو قيد أصبح واضحًا بشكل متزايد قبل يونيو 2025.

تكمن المشكلة الأساسية في تطبيقات RAG المبكرة في نطاقها المحدود وقيودها في الوقت الفعلي. إن عدم قدرة بنية RAG الأصلية على التكيف مع مصادر البيانات المتعددة والاحتياجات المعلوماتية المتطورة قد غذى التصور بأنها تقترب من نهايتها.

نظرًا لأن البيانات أصبحت ذات أهمية متزايدة في عصر الذكاء الاصطناعي، فإن الحاجة إلى بنية تحتية للبيانات أكثر تطوراً وقابلية للتكيف أمر بالغ الأهمية. يعكس الجدل الدائر حول مستقبل RAG اتجاهًا أوسع نحو حلول بيانات أكثر ديناميكية وتكاملًا. يحدث تطور البنية التحتية للبيانات بوتيرة أسرع من أي وقت مضى، مدفوعًا بمتطلبات الذكاء الاصطناعي الفاعل. يؤكد هذا التطور السريع على الأهمية الحاسمة للبيانات في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.