जैसे-जैसे 2026 नज़दीक आ रहा है, AI में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की भूमिका गहन जाँच के दायरे में है, कई विक्रेताओं का सुझाव है कि इसका मूल आर्किटेक्चर अप्रचलित होता जा रहा है। यह बदलाव डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के विकास में एक महत्वपूर्ण क्षण का प्रतीक है, जो एजेंटिक AI द्वारा संचालित अभूतपूर्व परिवर्तन का अनुभव कर रहा है।

दशकों तक, Oracle जैसे रिलेशनल डेटाबेस का डेटा परिदृश्य पर प्रभुत्व रहा, जो जानकारी को एक संरचित तरीके से व्यवस्थित करते थे। हालाँकि, NoSQL डॉक्यूमेंट स्टोर, ग्राफ़ डेटाबेस और हाल ही में, वेक्टर-आधारित सिस्टम के उदय ने इस स्थिरता को बाधित किया है। इस क्षेत्र के कई लोगों के अनुसार, मूल RAG पाइपलाइन की सीमाएँ, जो एक बुनियादी खोज की तरह काम करती है जो विशिष्ट समय पर विशिष्ट प्रश्नों के लिए परिणाम प्राप्त करती है, इस परिवर्तन को चला रही हैं। ये पाइपलाइन अक्सर एकल डेटा स्रोतों तक ही सीमित थीं, एक ऐसी बाधा जो जून 2025 से पहले तेजी से स्पष्ट हो गई।

शुरुआती RAG कार्यान्वयन के साथ मूल मुद्दा उनकी सीमित गुंजाइश और वास्तविक समय की बाधाओं में निहित है। मूल RAG आर्किटेक्चर की कई डेटा स्रोतों और विकसित हो रही सूचना आवश्यकताओं के अनुकूल होने में असमर्थता ने इस धारणा को बढ़ावा दिया है कि यह अपने अंत के करीब है।

जैसे-जैसे AI के युग में डेटा तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है, वैसे-वैसे अधिक परिष्कृत और अनुकूलनीय डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता सर्वोपरि है। RAG के भविष्य के आसपास की बहस अधिक गतिशील और एकीकृत डेटा समाधानों की ओर एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाती है। एजेंटिक AI की मांगों से प्रेरित होकर, डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर का विकास पहले से कहीं अधिक तेजी से हो रहा है। यह तेजी से विकास AI और इसके अनुप्रयोगों के भविष्य को आकार देने में डेटा के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित करता है।