مع اقتراب عام 2026، يدور نقاش حاد حول دور التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في 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 مصدر بيانات واحد.

لعقود من الزمان، ظل المشهد البياني للبيانات مستقرًا نسبيًا، تهيمن عليه قواعد البيانات العلائقية مثل Oracle. ومع ذلك، فإن ظهور مخازن مستندات NoSQL وقواعد بيانات الرسوم البيانية، ومؤخرًا، الأنظمة القائمة على المتجهات، قد أخل بهذا الاستقرار. ووفقًا للخبراء، فإن عصر الذكاء الاصطناعي الوكيلي يتسبب في تطور البنية التحتية للبيانات بمعدل غير مسبوق.

تكمن المشكلة الأساسية في بنية RAG الأولية، كما أكد العديد من المتخصصين في الذكاء الاصطناعي، في طبيعتها التقييدية. تكافح التكنولوجيا، في شكلها الأصلي، للتكيف مع الاحتياجات الديناميكية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، وخاصة تلك التي تتطلب تكامل البيانات في الوقت الفعلي والتحليل عبر مصادر متعددة. وقد أدى ذلك إلى ظهور موجة من الشركات التي تقدم بدائل، تؤكد كل منها أن قيود RAG أصبحت واضحة بشكل متزايد.

يعكس النقاش الدائر حول RAG اتجاهًا أوسع: الأهمية المتزايدة للبيانات في عصر الذكاء الاصطناعي. مع ازدياد تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، يزداد اعتمادها على بيانات عالية الجودة وسهلة الوصول. وقد حفز هذا الابتكار في البنية التحتية للبيانات، مع التركيز على الأنظمة التي يمكنها التعامل مع أنواع البيانات المتنوعة، والتوسع بكفاءة، وتقديم رؤى في الوقت الفعلي.

لا يزال مستقبل إدارة البيانات في الذكاء الاصطناعي غير مؤكد، ولكن هناك شيء واحد واضح: الطلب على البنية التحتية للبيانات سيزداد فقط. لقد كشفت القيود المفروضة على خطوط أنابيب RAG الأصلية عن الحاجة إلى حلول بيانات أكثر مرونة وقابلية للتكيف وشمولية. من المرجح أن تحدد التطورات في عام 2026 ما إذا كان بإمكان RAG التطور لتلبية هذه المتطلبات أو ما إذا كان سيتم استبداله بنهج أحدث وأكثر تقدمًا.