जैसे-जैसे 2026 नज़दीक आ रहा है, AI में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की भूमिका पर ज़ोरदार बहस हो रही है, और कई लोग इसके वर्तमान स्वरूप में इसकी दीर्घकालिक व्यवहार्यता पर सवाल उठा रहे हैं। मूल RAG पाइपलाइन आर्किटेक्चर, जो एक बुनियादी खोज के समान काम करता है, सूचना प्राप्त करने में अपनी सीमाओं के कारण बढ़ती आलोचना का सामना कर रहा है।

उद्योग विशेषज्ञों के अनुसार, पारंपरिक RAG के साथ मूल मुद्दा पॉइंट-इन-टाइम क्वेरी रिट्रीवल है। इसका मतलब है कि सिस्टम ठीक उसी समय एक क्वेरी के लिए विशिष्ट परिणाम ढूंढता है जब वह की जाती है। इसके अलावा, शुरुआती RAG कार्यान्वयन, विशेष रूप से जून 2025 से पहले वाले, अक्सर एकल डेटा स्रोतों तक ही सीमित थे। इन बाधाओं ने विक्रेताओं के बीच एक बढ़ती हुई भावना को बढ़ावा दिया है कि RAG, जैसा कि शुरू में माना गया था, अप्रचलित होता जा रहा है।

दशकों तक, Oracle जैसे रिलेशनल डेटाबेस ने डेटा परिदृश्य पर अपना दबदबा बनाए रखा, जानकारी को पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित किया। हालाँकि, इस स्थिरता को NoSQL डॉक्यूमेंट स्टोर्स, ग्राफ़ डेटाबेस और हाल ही में, वेक्टर-आधारित सिस्टम के उदय से बाधित किया गया है। एजेंटिक AI के उदय ने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के विकास को गति दी है, जिससे यह पहले से कहीं अधिक गतिशील हो गया है।

RAG की सीमाएँ एक व्यापक प्रवृत्ति को उजागर करती हैं: AI के युग में डेटा का बढ़ता महत्व। जैसे-जैसे डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर विकसित हो रहा है, वैसे-वैसे अधिक परिष्कृत और बहुमुखी रिट्रीवल विधियों की आवश्यकता सर्वोपरि होती जा रही है। RAG के आसपास की बहस AI समुदाय में डेटा प्रबंधन और उपयोग के लिए नए दृष्टिकोणों की खोज की दिशा में एक बड़े बदलाव को दर्शाती है। डेटा रिट्रीवल के भविष्य में संभवतः अधिक जटिल और अनुकूलन योग्य सिस्टम शामिल होंगे जो वर्तमान RAG पाइपलाइनों की सीमाओं को दूर कर सकते हैं।