जैसे-जैसे 2026 नज़दीक आ रहा है, AI में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की भूमिका पर ज़ोरदार बहस चल रही है, और कई लोग इसके वर्तमान स्वरूप में इसकी दीर्घकालिक व्यवहार्यता पर सवाल उठा रहे हैं। उद्योग विश्लेषकों के अनुसार, यह बहस मूल RAG पाइपलाइन आर्किटेक्चर में निहित सीमाओं से उपजी है, जो एक बुनियादी खोज फ़ंक्शन जैसा दिखता है।

मूल मुद्दा यह है कि RAG, जैसा कि शुरू में माना गया था, विशिष्ट समय पर विशिष्ट प्रश्नों से जुड़े परिणाम प्राप्त करता है। इसके अलावा, जून 2025 से पहले प्रचलित शुरुआती RAG पाइपलाइन, अक्सर एक ही डेटा स्रोत के साथ संचालित होती थीं। इससे कई विक्रेताओं को यह सुझाव देने के लिए प्रेरित किया है कि RAG अप्रचलित होता जा रहा है।

दशकों तक, Oracle जैसे रिलेशनल डेटाबेस का डेटा परिदृश्य पर प्रभुत्व रहा, जो जानकारी को पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित करते थे। 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।

2025 से एक प्रमुख सीख AI के युग में डेटा का बढ़ता महत्व है। शुरुआती RAG कार्यान्वयन की सीमाएँ डेटा पुनर्प्राप्ति और एकीकरण के लिए अधिक परिष्कृत दृष्टिकोण की आवश्यकता पर प्रकाश डालती हैं। वेक्टर डेटाबेस और अन्य डेटा भंडारण और पुनर्प्राप्ति विधियों का भविष्य संभवतः इन सीमाओं को दूर करने और अधिक जटिल AI अनुप्रयोगों का समर्थन करने की आवश्यकता से आकार लेगा।