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। শিল্প বিশ্লেষকদের মতে, এই বিতর্কের কারণ হল RAG পাইপলাইন আর্কিটেকচারের অন্তর্নিহিত সীমাবদ্ধতা, যা একটি সাধারণ সার্চ ফাংশনের মতো।

মূল সমস্যা হল, RAG মূলত যেভাবে ধারণা করা হয়েছিল, তা নির্দিষ্ট সময়ে নির্দিষ্ট প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত ফলাফল পুনরুদ্ধার করে। তাছাড়া, জুন ২০২৫ সালের আগে প্রচলিত প্রাথমিক RAG পাইপলাইনগুলি প্রায়শই একটি একক ডেটা উৎসের সাথে কাজ করত। এর ফলে অনেক বিক্রেতা মনে করেন যে RAG অপ্রচলিত হয়ে যাচ্ছে।

বহু দশক ধরে, ওরাকলের মতো রিলেশনাল ডেটাবেসগুলি ডেটার ক্ষেত্রে আধিপত্য বিস্তার করেছে, তথ্যকে সারি এবং কলামে সংগঠিত করেছে। তবে, NoSQL ডকুমেন্ট স্টোর, গ্রাফ ডেটাবেস এবং অতি সম্প্রতি, ভেক্টর-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির উত্থান এই স্থিতিশীলতাকে ব্যাহত করেছে। এজেন্টিক এআই-এর উত্থান ডেটা অবকাঠামোর বিবর্তনকে ত্বরান্বিত করেছে, যা আগেকার চেয়ে অনেক বেশি গতিশীল।

২০২৫ সাল থেকে একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল এআই-এর যুগে ডেটার ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব। প্রাথমিক RAG বাস্তবায়নের সীমাবদ্ধতাগুলি ডেটা পুনরুদ্ধার এবং সংহতকরণের জন্য আরও অত্যাধুনিক পদ্ধতির প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয়। ভেক্টর ডেটাবেস এবং অন্যান্য ডেটা স্টোরেজ এবং পুনরুদ্ধারের পদ্ধতির ভবিষ্যৎ সম্ভবত এই সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে ওঠার এবং আরও জটিল এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সমর্থন করার প্রয়োজনীয়তা দ্বারা গঠিত হবে।