২০২৬ সাল এগিয়ে আসার সাথে সাথে এআই-তে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG)-এর ভূমিকা নিয়ে তীব্র বিতর্ক চলছে, যেখানে অনেকে এর বর্তমান রূপে দীর্ঘমেয়াদী কার্যকারিতা নিয়ে প্রশ্ন তুলছেন। মূল RAG পাইপলাইন আর্কিটেকচার, যা একটি সাধারণ অনুসন্ধানের মতো কাজ করে, তথ্য পুনরুদ্ধারে সীমাবদ্ধতার কারণে ক্রমবর্ধমান সমালোচনার সম্মুখীন হচ্ছে।

শিল্প বিশেষজ্ঞদের মতে, ঐতিহ্যবাহী RAG-এর মূল সমস্যা হল এর পয়েন্ট-ইন-টাইম কোয়েরি পুনরুদ্ধার। এর মানে হল সিস্টেমটি ঠিক যে মুহূর্তে কোয়েরি করা হয়, সেই অনুযায়ী ফলাফল খুঁজে বের করে। তাছাড়া, প্রথম দিকের RAG বাস্তবায়ন, বিশেষ করে জুন ২০২৫ সালের আগের RAG প্রায়শই একটিমাত্র ডেটা উৎসের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল। এই সীমাবদ্ধতাগুলোর কারণে বিক্রেতাদের মধ্যে এমন ধারণা বাড়ছে যে RAG, মূলত যেভাবে ভাবা হয়েছিল, তা অপ্রচলিত হয়ে যাচ্ছে।

বহু দশক ধরে, ওরাকলের মতো রিলেশনাল ডেটাবেসগুলি ডেটার ক্ষেত্রে আধিপত্য বিস্তার করেছে, তথ্যকে সারি এবং কলামে সংগঠিত করেছে। তবে, এই স্থিতিশীলতা NoSQL ডকুমেন্ট স্টোর, গ্রাফ ডেটাবেস এবং অতি সম্প্রতি, ভেক্টর-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির উত্থানের কারণে ব্যাহত হয়েছে। এজেন্টিক এআই-এর উত্থান ডেটা অবকাঠামোর বিবর্তনকে ত্বরান্বিত করেছে, যা এটিকে আগের চেয়ে আরও বেশি গতিশীল করে তুলেছে।

RAG-এর সীমাবদ্ধতা একটি বৃহত্তর প্রবণতাকে তুলে ধরে: এআই-এর যুগে ডেটার ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব। ডেটা অবকাঠামো বিকাশের সাথে সাথে, আরও অত্যাধুনিক এবং বহুমুখী পুনরুদ্ধার পদ্ধতির প্রয়োজনীয়তা বাড়ছে। RAG নিয়ে বিতর্ক ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং ব্যবহারের নতুন পদ্ধতির অনুসন্ধানে এআই সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি বৃহত্তর পরিবর্তনকে প্রতিফলিত করে। ডেটা পুনরুদ্ধারের ভবিষ্যতে সম্ভবত আরও জটিল এবং অভিযোজনযোগ্য সিস্টেম জড়িত থাকবে যা বর্তমান RAG পাইপলাইনগুলির সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে উঠতে পারবে।