مع اقتراب عام 2026، يدور نقاش حاد حول دور التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يزعم العديد من البائعين أن البنية الأصلية لخط أنابيب RAG أصبحت قديمة. هذا التحول مدفوع بالقيود المفروضة على RAG التقليدي، الذي يعمل إلى حد كبير مثل البحث الأساسي، حيث يسترجع النتائج لاستعلامات محددة في نقاط زمنية محددة وغالبًا ما يقتصر على مصادر بيانات واحدة.

لعقود من الزمان، ظل المشهد البياني للبيانات مستقرًا نسبيًا، تهيمن عليه قواعد البيانات العلائقية. ومع ذلك، فإن صعود 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 الوكيلي يتسبب في تطور البنية التحتية للبيانات بوتيرة أسرع من أي وقت مضى.

تكمن المشكلة الأساسية في خط أنابيب RAG الأولي، كما تم بناؤه قبل يونيو 2025، في طبيعته التقييدية. فهو يكافح للتكيف مع الاحتياجات الديناميكية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تتطلب تكامل البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي عبر مصادر متعددة. وقد أدى ذلك إلى البحث عن طرق أكثر تطوراً لاسترجاع البيانات وتعزيزها.

تسلط القيود المفروضة على RAG الضوء على اتجاه أوسع: الأهمية المتزايدة للبيانات في عصر الذكاء الاصطناعي. مع ازدياد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي واستهلاكها للبيانات، تصبح القدرة على الوصول بكفاءة إلى مصادر البيانات المتنوعة ومعالجتها ودمجها أمرًا بالغ الأهمية. وقد حفز هذا الابتكار في البنية التحتية للبيانات، مع التركيز على الأنظمة التي يمكنها التعامل مع حجم وتعقيد أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة.

يعكس النقاش الدائر حول مستقبل RAG تطورًا أكبر في المشهد البياني للبيانات. ما كان يعتبر في السابق متطورًا يتم الآن إعادة تقييمه في ضوء التطورات التكنولوجية الجديدة والمتطلبات المتزايدة باستمرار للذكاء الاصطناعي. وينصب التركيز على حلول بيانات أكثر قابلية للتكيف وشمولية يمكنها تشغيل الجيل التالي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.