২০২৬ সাল এগিয়ে আসার সাথে সাথে এআই-তে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG)-এর ভূমিকা নিয়ে প্রচুর বিতর্ক চলছে, কিছু বিক্রেতা দাবি করছেন যে মূল RAG পাইপলাইন আর্কিটেকচারটি অপ্রচলিত হয়ে যাচ্ছে। এই পরিবর্তনের কারণ হল প্রথম দিকের RAG সিস্টেমগুলির সীমাবদ্ধতা, যা অনেকটা 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 অতি সম্প্রতি, ভেক্টর-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির উত্থান এই স্থিতিশীলতাকে ব্যাহত করেছে। ভেনচারবিটে ২০২৫ সালের শেষের দিকে শন মাইকেল কার্নারের লেখা অনুসারে, এজেন্টিক এআই-এর যুগ ডেটা অবকাঠামোকে আগের চেয়ে দ্রুত গতিতে বিকশিত করছে।

একাধিক এআই বিশেষজ্ঞের মতে, প্রথম দিকের RAG পাইপলাইনগুলির মূল সমস্যা হল গতিশীল তথ্যের ল্যান্ডস্কেপের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে না পারা। এই সিস্টেমগুলি মূলত একটি নির্দিষ্ট সূচকের উপর ভিত্তি করে তথ্য পুনরুদ্ধার এবং উপস্থাপন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, প্রাথমিক প্রশ্নের বাইরে যুক্তি বা অনুমান করার ক্ষমতা তাদের ছিল না। এই সীমাবদ্ধতা এআই সিস্টেমে জ্ঞান পুনরুদ্ধার এবং সংহত করার আরও অত্যাধুনিক পদ্ধতির অনুসন্ধানের দিকে পরিচালিত করেছে।

এই পরিবর্তনের প্রভাব প্রযুক্তিগত ক্ষেত্রের বাইরেও বিস্তৃত। যেহেতু এআই ক্রমবর্ধমানভাবে সমাজের বিভিন্ন দিকের সাথে একত্রিত হচ্ছে, তাই এমন সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা বাড়ছে যা আরও সূক্ষ্ম এবং ব্যাপক উপায়ে তথ্য অ্যাক্সেস, প্রক্রিয়া এবং যুক্তি দিতে পারে। প্রথম দিকের RAG সিস্টেমগুলির সীমাবদ্ধতা এআই ডেটা অবকাঠামোতে চলমান গবেষণা এবং উন্নয়নের গুরুত্ব তুলে ধরে।

কেউ কেউ "RAG-এর মৃত্যু" ঘোষণা করলেও, বাহ্যিক জ্ঞানের সাথে এআই মডেলগুলিকে বাড়ানোর অন্তর্নিহিত ধারণাটি এখনও গুরুত্বপূর্ণ। এখন মূল মনোযোগ আরও উন্নত আর্কিটেকচার তৈরি করার দিকে, যা মূল RAG পাইপলাইনের সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে উঠতে পারে। এই উন্নতির মধ্যে রয়েছে একাধিক ডেটা উৎসকে অন্তর্ভুক্ত করা, রিয়েল-টাইম আপডেট সক্ষম করা এবং যুক্তিবোধের ক্ষমতাকে সংহত করা। RAG-এর বিবর্তন এআই-এর একটি বৃহত্তর প্রবণতাকে প্রতিফলিত করে, যা আরও গতিশীল, অভিযোজিত এবং বুদ্ধিমান সিস্টেমের দিকে ধাবিত।