২০২৬ সাল এগিয়ে আসার সাথে সাথে এআই-তে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG)-এর ভূমিকা নিয়ে ব্যাপক আলোচনা চলছে, কিছু বিক্রেতা দাবি করছেন যে মূল RAG পাইপলাইন আর্কিটেকচারটি অপ্রচলিত হয়ে পড়ছে। 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 সিস্টেমগুলি এই স্থিতিশীলতাকে ব্যাহত করেছে। ২০২৫ সালের শেষের দিকে ভেঞ্চারবিটে শন মাইকেল কার্নারের লেখা অনুসারে, এজেন্টিক এআই-এর যুগ ডেটা অবকাঠামোকে অভূতপূর্ব গতিতে বিকশিত করছে।

কার্নারের মতে, প্রথম দিকের RAG পাইপলাইনগুলির মূল সমস্যা হল তাদের সাধারণ সার্চ ফাংশনের সাথে সাদৃশ্য। তারা একটি নির্দিষ্ট মুহূর্তে একটি নির্দিষ্ট প্রশ্নের ভিত্তিতে তথ্য পুনরুদ্ধার করে। এটি আধুনিক এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির চাহিদার বিপরীতে, যেগুলির আরও গতিশীল এবং ব্যাপক ডেটা ইন্টিগ্রেশন প্রয়োজন।

RAG-এর সীমাবদ্ধতা ডেটা অবকাঠামোতে উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করেছে। একাধিক ডেটা উৎস পরিচালনা করতে এবং তথ্যের বিবর্তনশীল চাহিদার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এমন সিস্টেমগুলির দিকে মনোযোগ সরে যাচ্ছে। এই বিবর্তন একটি বৃহত্তর স্বীকৃতিকে প্রতিফলিত করে যে এআই-এর যুগে ডেটা আগের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ।