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 पारंपरिक RAG की सीमाओं के कारण हो रहा है, जो एक बुनियादी खोज की तरह काम करता है, विशिष्ट समय पर विशिष्ट प्रश्नों के लिए परिणाम प्राप्त करता है और अक्सर एकल डेटा स्रोतों तक ही सीमित रहता है।

दशकों तक, डेटा परिदृश्य अपेक्षाकृत स्थिर रहा, जिस पर रिलेशनल डेटाबेस का प्रभुत्व था। हालाँकि, NoSQL डॉक्यूमेंट स्टोर्स, ग्राफ़ 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, सीन माइकल केर्नर के अनुसार, एजेंटिक AI का युग डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को पहले से कहीं अधिक तेज़ी से विकसित कर रहा है।

जून 2025 से पहले बनाए गए प्रारंभिक RAG पाइपलाइन के साथ मूल मुद्दा इसकी प्रतिबंधात्मक प्रकृति है। यह आधुनिक AI अनुप्रयोगों की गतिशील आवश्यकताओं के अनुकूल होने के लिए संघर्ष करता है, जिसके लिए कई स्रोतों से रीयल-टाइम डेटा एकीकरण और विश्लेषण की आवश्यकता होती है। इससे डेटा पुनर्प्राप्ति और संवर्धन के अधिक परिष्कृत तरीकों की खोज हुई है।

RAG की सीमाएँ एक व्यापक प्रवृत्ति को उजागर करती हैं: AI के युग में डेटा का बढ़ता महत्व। जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक जटिल और डेटा-भूखे होते जाते हैं, विविध डेटा स्रोतों तक कुशलतापूर्वक पहुँचने, संसाधित करने और एकीकृत करने की क्षमता महत्वपूर्ण होती जाती है। इसने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में नवाचार को बढ़ावा दिया है, जिसमें उन प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित किया गया है जो आधुनिक AI वर्कलोड के पैमाने और जटिलता को संभाल सकती हैं।

RAG के भविष्य के आसपास की बहस डेटा परिदृश्य में एक बड़े विकास को दर्शाती है। जिसे कभी अत्याधुनिक माना जाता था, उसे अब नई तकनीकी प्रगति और AI की लगातार बढ़ती मांगों के आलोक में फिर से मूल्यांकित किया जा रहा है। ध्यान अधिक अनुकूलनीय और व्यापक डेटा समाधानों की ओर स्थानांतरित हो रहा है जो AI अनुप्रयोगों की अगली पीढ़ी को शक्ति प्रदान कर सकते हैं।