২০২৬ সাল এগিয়ে আসার সাথে সাথে এআই-তে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG)-এর ভূমিকা নিয়ে তীব্র বিতর্ক চলছে, যেখানে অনেক বিক্রেতা দাবি করছেন যে আসল RAG পাইপলাইন আর্কিটেকচারটি পুরনো হয়ে যাচ্ছে। এই পরিবর্তনের কারণ হল প্রথম দিকের RAG সিস্টেমগুলির সীমাবদ্ধতা, যা মূলত বেসিক সার্চ ইঞ্জিনের মতো কাজ করত, নির্দিষ্ট সময়ে নির্দিষ্ট প্রশ্নের জন্য ফলাফল পুনরুদ্ধার করত এবং প্রায়শই একটিমাত্র ডেটা উৎসের মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকত।

বহু দশক ধরে, ডেটার ল্যান্ডস্কেপ মোটামুটি স্থিতিশীল ছিল, যেখানে রিলেশনাল ডেটাবেসের আধিপত্য ছিল। তবে, NoSQL ডকুমেন্ট স্টোর, গ্রাফ ডেটাবেস এবং ভেক্টর-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি এই স্থিতিশীলতাকে ব্যাহত করেছে। এখন, এজেন্টিক এআই-এর যুগে, ডেটা অবকাঠামো অভূতপূর্ব গতিতে বিকশিত হচ্ছে।

শিল্প বিশ্লেষকদের মতে, প্রথম দিকের RAG বাস্তবায়নের মূল সমস্যা হল এর স্থিতিশীল প্রকৃতি। এই সিস্টেমগুলি একটি নির্দিষ্ট প্রশ্নের ভিত্তিতে তথ্য পুনরুদ্ধার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, যেখানে আরও জটিল এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রয়োজনীয় গতিশীল অভিযোজনযোগ্যতার অভাব ছিল। এর ফলে ডেটা পুনরুদ্ধার এবং সংহতকরণের আরও অত্যাধুনিক পদ্ধতির সন্ধান শুরু হয়েছে।

RAG-এর সীমাবদ্ধতাগুলি এআই-এর জন্য ডেটা ব্যবস্থাপনার বিকল্প পদ্ধতির উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করেছে। RAG-এর নির্দিষ্ট প্রতিস্থাপনগুলি এখনও বিকাশের অধীনে থাকলেও, সাধারণ প্রবণতাটি আরও গতিশীল এবং প্রসঙ্গ-সচেতন সিস্টেমের দিকে নির্দেশ করে। এই সিস্টেমগুলির লক্ষ্য হল একক ডেটা উৎস এবং স্থিতিশীল প্রশ্নের সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে ওঠা, ডেটা পুনরুদ্ধারের জন্য আরও ব্যাপক এবং অভিযোজনযোগ্য পদ্ধতি সরবরাহ করা।

ডেটা অবকাঠামোর বিবর্তন একটি বৃহত্তর স্বীকৃতিকে প্রতিফলিত করে যে এআই-এর যুগে ডেটা আগের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। এআই মডেলগুলি যত বেশি অত্যাধুনিক হচ্ছে, প্রাসঙ্গিক তথ্য অ্যাক্সেস এবং প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা তত বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। ঐতিহ্যবাহী RAG পাইপলাইন থেকে সরে আসা আধুনিক এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির চাহিদা সমর্থন করতে পারে এমন আরও উন্নত ডেটা ম্যানেজমেন্ট কৌশলগুলির দিকে একটি পদক্ষেপের ইঙ্গিত দেয়।