जैसे-जैसे 2026 नज़दीक आ रहा है, AI में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की भूमिका पर ज़ोरदार बहस हो रही है, कई विक्रेताओं का दावा है कि मूल RAG पाइपलाइन आर्किटेक्चर अप्रचलित होता जा रहा है। यह बदलाव शुरुआती RAG सिस्टम की सीमाओं के कारण हो रहा है, जो बुनियादी सर्च इंजन की तरह काम करते थे, जो विशिष्ट समय पर विशिष्ट प्रश्नों के लिए परिणाम प्राप्त करते थे, जो अक्सर एकल डेटा स्रोतों तक सीमित होते थे।

दशकों तक, डेटा परिदृश्य अपेक्षाकृत स्थिर रहा, जिस पर रिलेशनल डेटाबेस का दबदबा था। हालाँकि, NoSQL डॉक्यूमेंट स्टोर्स, ग्राफ़ डेटाबेस और वेक्टर-आधारित सिस्टम के उदय ने इस स्थिरता को भंग कर दिया। अब, एजेंटिक AI के युग में, डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर अभूतपूर्व गति से विकसित हो रहा है।

उद्योग विश्लेषकों के अनुसार, शुरुआती RAG कार्यान्वयन के साथ मुख्य मुद्दा उनकी स्थिर प्रकृति में निहित है। इन प्रणालियों को एक निश्चित क्वेरी के आधार पर जानकारी प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिसमें अधिक जटिल AI अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक गतिशील अनुकूलन क्षमता का अभाव था। इससे डेटा पुनर्प्राप्ति और एकीकरण के अधिक परिष्कृत तरीकों की खोज हुई है।

RAG की सीमाओं ने AI के लिए डेटा प्रबंधन के वैकल्पिक दृष्टिकोणों में नवाचार को प्रेरित किया है। जबकि RAG के लिए विशिष्ट प्रतिस्थापन अभी भी विकास के अधीन हैं, सामान्य प्रवृत्ति अधिक गतिशील और संदर्भ-जागरूक प्रणालियों की ओर इशारा करती है। इन प्रणालियों का उद्देश्य एकल डेटा स्रोतों और स्थिर प्रश्नों की सीमाओं को दूर करना है, जो डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए अधिक व्यापक और अनुकूलनीय दृष्टिकोण प्रदान करते हैं।

डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर का विकास एक व्यापक मान्यता को दर्शाता है कि AI के युग में डेटा पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, प्रासंगिक जानकारी तक पहुँचने और संसाधित करने की उनकी क्षमता सर्वोपरि होती जाती है। पारंपरिक RAG पाइपलाइनों से दूर हटना अधिक उन्नत डेटा प्रबंधन रणनीतियों की ओर एक बदलाव का संकेत देता है जो आधुनिक AI अनुप्रयोगों की मांगों का समर्थन कर सकता है।