مع اقتراب عام 2026، يدور نقاش حاد حول دور التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يزعم بعض البائعين أن البنية الأصلية لخط أنابيب RAG أصبحت قديمة. هذا التحول مدفوع بالقيود التي فرضتها أنظمة RAG المبكرة، والتي كانت تعمل إلى حد كبير مثل محركات البحث الأساسية، حيث تسترجع النتائج لاستعلامات محددة في نقاط زمنية محددة، وغالبًا ما كانت تقتصر على مصادر بيانات واحدة.

لعقود من الزمان، ظل مشهد البيانات مستقرًا نسبيًا، تهيمن عليه قواعد البيانات العلائقية. ومع ذلك، فإن ظهور مخازن مستندات NoSQL وقواعد بيانات الرسوم البيانية، ومؤخرًا، الأنظمة القائمة على المتجهات، قد أخل بهذا الاستقرار. وفقًا لشون مايكل كيرنر، في مقال له في VentureBeat في نهاية عام 2025، فإن عصر الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء يتسبب في تطور البنية التحتية للبيانات بوتيرة أسرع من أي وقت مضى.

تتمثل المشكلة الأساسية في خطوط أنابيب RAG المبكرة، كما أبرزها العديد من خبراء الذكاء الاصطناعي، في عدم قدرتها على التكيف مع المشاهد المعلوماتية الديناميكية. صُممت هذه الأنظمة في الأساس لاسترجاع المعلومات وتقديمها بناءً على فهرس ثابت، وتفتقر إلى القدرة على الاستدلال أو الاستنتاج بما يتجاوز الاستعلام الأولي. وقد أدى هذا القيد إلى البحث عن طرق أكثر تطوراً لاسترجاع المعرفة ودمجها في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

تتجاوز تداعيات هذا التحول النطاق التقني. مع تزايد اندماج الذكاء الاصطناعي في جوانب مختلفة من المجتمع، تزداد الحاجة إلى أنظمة يمكنها الوصول إلى المعلومات ومعالجتها والاستدلال بشأنها بطريقة أكثر دقة وشمولية. تسلط القيود التي فرضتها أنظمة RAG المبكرة الضوء على أهمية البحث والتطوير المستمر في البنية التحتية لبيانات الذكاء الاصطناعي.

في حين أن البعض يعلن "موت RAG"، إلا أن المفهوم الأساسي المتمثل في تعزيز نماذج الذكاء الاصطناعي بمعرفة خارجية يظل حيويًا. ينصب التركيز الآن على تطوير بنى أكثر تقدمًا تتغلب على قيود خط أنابيب RAG الأصلي. تشمل هذه التطورات دمج مصادر بيانات متعددة، وتمكين التحديثات في الوقت الفعلي، ودمج قدرات الاستدلال. يعكس تطور RAG اتجاهًا أوسع في الذكاء الاصطناعي نحو أنظمة أكثر ديناميكية وقدرة على التكيف وذكاءً.