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 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 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، فقد جلبت حقبة الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء فترة من التطور السريع في البنية التحتية للبيانات، أسرع من أي وقت مضى في الذاكرة الحديثة.

تكمن المشكلة الأساسية في RAG المبكر في طبيعته الثابتة. فهو يسترجع المعلومات بناءً على استعلام محدد في وقت محدد، ويفتقر إلى القدرة على التكيف الديناميكي اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا. وقد حفز هذا تطوير مناهج أكثر تطوراً لاسترجاع البيانات وتكاملها.

تسلط القيود المفروضة على RAG الضوء على اتجاه أوسع: الأهمية المتزايدة للبيانات في عصر الذكاء الاصطناعي. فكلما أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر تطوراً، ازداد اعتمادها بشكل كبير على البيانات عالية الجودة والتي يسهل الوصول إليها. وقد أدى ذلك إلى تركيز متجدد على البنية التحتية للبيانات وتطوير أدوات وتقنيات جديدة لإدارة البيانات واستخدامها بفعالية. يؤكد النقاش الدائر حول مستقبل RAG على الطبيعة الديناميكية لمشهد الذكاء الاصطناعي والسعي المستمر لإيجاد طرق أكثر كفاءة وفعالية للاستفادة من البيانات.