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

বহু দশক ধরে, ডেটার ল্যান্ডস্কেপ তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল ছিল, যেখানে ওরাকলের মতো রিলেশনাল ডেটাবেসগুলির আধিপত্য ছিল। তবে, NoSQL ডকুমেন্ট স্টোর, গ্রাফ ডেটাবেস এবং অতি সম্প্রতি, ভেক্টর-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির উত্থান এই স্থিতিশীলতাকে ব্যাহত করেছে। বিশেষজ্ঞদের মতে, এজেন্টিক এআই-এর যুগ ডেটা অবকাঠামোকে অভূতপূর্ব গতিতে বিকশিত করছে।

একাধিক এআই বিশেষজ্ঞের মতে, প্রাথমিক RAG আর্কিটেকচারের মূল সমস্যা হল এর সীমাবদ্ধ প্রকৃতি। প্রযুক্তিটি, তার আসল রূপে, আধুনিক এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির গতিশীল চাহিদাগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সমস্যা হয়, বিশেষত যেগুলির জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং একাধিক উৎস থেকে বিশ্লেষণের প্রয়োজন। এর ফলে বিকল্প সরবরাহকারী সংস্থাগুলির সংখ্যা বৃদ্ধি পেয়েছে, যার প্রত্যেকটি জোর দিয়ে বলছে যে RAG-এর সীমাবদ্ধতা ক্রমশ স্পষ্ট হয়ে উঠছে।

RAG নিয়ে বিতর্ক একটি বৃহত্তর প্রবণতাকে প্রতিফলিত করে: এআই-এর যুগে ডেটার ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব। এআই মডেলগুলি যত অত্যাধুনিক হচ্ছে, ততই উচ্চ-গুণমান সম্পন্ন, সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটার উপর তাদের নির্ভরতা বাড়ছে। এটি ডেটা অবকাঠামোতে উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করেছে, যেখানে বিভিন্ন ধরণের ডেটা পরিচালনা করতে, দক্ষতার সাথে স্কেল করতে এবং রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে পারে এমন সিস্টেমগুলির উপর মনোযোগ দেওয়া হয়েছে।

এআই-তে ডেটা ব্যবস্থাপনার ভবিষ্যৎ অনিশ্চিত, তবে একটি বিষয় স্পষ্ট: ডেটা অবকাঠামোর উপর চাহিদা কেবল বাড়তেই থাকবে। আসল RAG পাইপলাইনগুলির সীমাবদ্ধতা আরও নমনীয়, অভিযোজনযোগ্য এবং ব্যাপক ডেটা সমাধানের প্রয়োজনীয়তা প্রকাশ করেছে। ২০২৬ সালের অগ্রগতি সম্ভবত নির্ধারণ করবে যে RAG এই চাহিদাগুলি পূরণ করতে বিকশিত হতে পারবে কিনা নাকি এটি নতুন, আরও উন্নত পদ্ধতির দ্বারা প্রতিস্থাপিত হবে।