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 المفروضة على أنظمة RAG المبكرة، والتي كانت تعمل إلى حد كبير مثل محركات البحث الأساسية، حيث تسترجع النتائج لاستعلامات محددة في نقاط زمنية محددة، وغالبًا ما تقتصر على مصدر بيانات واحد.

لعقود من الزمان، ظل مشهد البيانات 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 القائم على الوكلاء يتسبب في تطور البنية التحتية للبيانات بوتيرة غير مسبوقة.

تتمثل المشكلة الأساسية في خطوط أنابيب RAG المبكرة، كما أشار كيرنر، في تشابهها مع وظائف البحث البسيطة. فهي تسترجع المعلومات بناءً على استعلام محدد في لحظة معينة. وهذا يتناقض مع متطلبات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تتطلب تكاملًا أكثر ديناميكية وشمولية للبيانات.

وقد حفزت قيود RAG الابتكار في البنية التحتية للبيانات. وينصب التركيز على الأنظمة التي يمكنها التعامل مع مصادر بيانات متعددة والتكيف مع الاحتياجات المتطورة للمعلومات. ويعكس هذا التطور اعترافًا أوسع بأن البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى في عصر الذكاء الاصطناعي.