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2026 में एआई: क्या आरएजी का पुन: आविष्कार डेटा को नया आकार देगा?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) की भूमिका पर 2026 के नजदीक आते ही भारी बहस हो रही है, कुछ विक्रेताओं का दावा है कि मूल आरएजी पाइपलाइन आर्किटेक्चर अप्रचलित होता जा रहा है। यह बदलाव शुरुआती आरएजी सिस्टम की सीमाओं के कारण हो रहा है, जो बुनियादी सर्च इंजन की तरह काम करते थे, विशिष्ट समय पर विशिष्ट प्रश्नों के लिए परिणाम प्राप्त करते थे, जो अक्सर एकल डेटा स्रोतों तक ही सीमित होते थे।

दशकों तक, डेटा परिदृश्य अपेक्षाकृत स्थिर रहा, जिस पर रिलेशनल डेटाबेस का प्रभुत्व था। हालाँकि, NoSQL डॉक्यूमेंट स्टोर्स, ग्राफ डेटाबेस और हाल ही में वेक्टर-आधारित सिस्टम के उदय ने इस स्थिरता को भंग कर दिया है। 2025 के अंत में वेंचरबीट में लिखते हुए शॉन माइकल केर्नर के अनुसार, एजेंटिक एआई का युग डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को पहले से कहीं अधिक तेजी से विकसित कर रहा है।

शुरुआती आरएजी पाइपलाइनों के साथ मुख्य समस्या, जैसा कि कई एआई विशेषज्ञों द्वारा उजागर किया गया है, गतिशील सूचना परिदृश्यों के अनुकूल होने की उनकी अक्षमता है। ये सिस्टम मुख्य रूप से एक निश्चित इंडेक्स के आधार पर जानकारी को पुनः प्राप्त करने और प्रस्तुत करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे, जिनमें प्रारंभिक प्रश्न से परे तर्क करने या अनुमान लगाने की क्षमता का अभाव था। इस सीमा के कारण एआई सिस्टम में ज्ञान पुनर्प्राप्ति और एकीकरण के अधिक परिष्कृत तरीकों की खोज हुई है।

इस बदलाव के निहितार्थ तकनीकी क्षेत्र से परे हैं। जैसे-जैसे एआई तेजी से समाज के विभिन्न पहलुओं में एकीकृत होता जा रहा है, ऐसे सिस्टम की आवश्यकता होती है जो अधिक सूक्ष्म और व्यापक तरीके से जानकारी तक पहुंच सकें, संसाधित कर सकें और तर्क कर सकें, जो महत्वपूर्ण हो जाता है। शुरुआती आरएजी सिस्टम की सीमाएं एआई डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में चल रहे अनुसंधान और विकास के महत्व को उजागर करती हैं।

जबकि कुछ लोग "आरएजी की मृत्यु" की घोषणा करते हैं, बाहरी ज्ञान के साथ एआई मॉडल को बढ़ाने की अंतर्निहित अवधारणा महत्वपूर्ण बनी हुई है। अब ध्यान अधिक उन्नत आर्किटेक्चर विकसित करने पर है जो मूल आरएजी पाइपलाइन की सीमाओं को दूर करते हैं। इन प्रगति में कई डेटा स्रोतों को शामिल करना, रीयल-टाइम अपडेट को सक्षम करना और तर्क क्षमताओं को एकीकृत करना शामिल है। आरएजी का विकास एआई में अधिक गतिशील, अनुकूलनीय और बुद्धिमान सिस्टम की ओर एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है।

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