২০২৬ সাল এগিয়ে আসার সাথে সাথে এআই-তে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG)-এর ভূমিকা নিয়ে তীব্র বিতর্ক চলছে, যেখানে অনেক বিক্রেতা দাবি করছেন যে মূল RAG পাইপলাইন আর্কিটেকচারটি অপ্রচলিত হয়ে যাচ্ছে। এই পরিবর্তনের কারণ হল ঐতিহ্যবাহী RAG-এর সীমাবদ্ধতা, যা অনেকটা একটি সাধারণ অনুসন্ধানের মতো কাজ করে, নির্দিষ্ট সময়ে নির্দিষ্ট প্রশ্নের জন্য ফলাফল পুনরুদ্ধার করে এবং প্রায়শই একটিমাত্র ডেটা উৎসের মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকে।

কয়েক দশক ধরে, ডেটার ল্যান্ডস্কেপ তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল ছিল, যেখানে রিলেশনাল ডেটাবেসের আধিপত্য ছিল। তবে, NoSQL ডকুমেন্ট স্টোর, গ্রাফ ডেটাবেস এবং অতি সম্প্রতি, ভেক্টর-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির উত্থান এই স্থিতিশীলতাকে ব্যাহত করেছে। ২০২৫ সালের শেষের দিকে VentureBeat-এ শন মাইকেল কার্নারের লেখা অনুসারে, এজেন্টিক এআই-এর যুগ ডেটা অবকাঠামোকে আগের চেয়ে দ্রুত বিকশিত করছে।

প্রাথমিক RAG পাইপলাইনের মূল সমস্যা, জুন ২০২৫-এর আগে এটি যেভাবে তৈরি করা হয়েছিল, তা হল এর সীমাবদ্ধ প্রকৃতি। আধুনিক এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির গতিশীল চাহিদার সাথে এটি খাপ খাইয়ে নিতে সমস্যা হয়, যেগুলির জন্য একাধিক উৎস থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং বিশ্লেষণের প্রয়োজন। এর ফলে ডেটা পুনরুদ্ধার এবং অগমেন্টেশনের আরও অত্যাধুনিক পদ্ধতির সন্ধান শুরু হয়েছে।

RAG-এর সীমাবদ্ধতা একটি বৃহত্তর প্রবণতাকে তুলে ধরে: এআই-এর যুগে ডেটার ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব। এআই মডেলগুলি আরও জটিল এবং ডেটা-ক্ষুধার্ত হওয়ার সাথে সাথে, বিভিন্ন ডেটা উৎসকে দক্ষতার সাথে অ্যাক্সেস, প্রক্রিয়াকরণ এবং একত্রিত করার ক্ষমতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এটি ডেটা অবকাঠামোতে উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করেছে, যেখানে আধুনিক এআই ওয়ার্কলোডের স্কেল এবং জটিলতা সামলাতে পারে এমন সিস্টেমগুলির উপর জোর দেওয়া হয়েছে।

RAG-এর ভবিষ্যৎ নিয়ে বিতর্ক ডেটার ল্যান্ডস্কেপের একটি বৃহত্তর বিবর্তনকে প্রতিফলিত করে। যা একসময় অত্যাধুনিক হিসাবে বিবেচিত হত, নতুন প্রযুক্তিগত অগ্রগতি এবং এআই-এর ক্রমবর্ধমান চাহিদার আলোকে এখন তা পুনঃমূল্যায়ন করা হচ্ছে। ফোকাস আরও অভিযোজনযোগ্য এবং ব্যাপক ডেটা সমাধানের দিকে সরে যাচ্ছে যা পরবর্তী প্রজন্মের এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে শক্তি যোগাতে পারে।