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, जो अक्सर एक ही डेटा स्रोत तक सीमित होता है।

दशकों तक, डेटा परिदृश्य अपेक्षाकृत स्थिर रहा, जिस पर Oracle जैसे 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। विशेषज्ञों के अनुसार, एजेंटिक AI का युग डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को अभूतपूर्व गति से विकसित कर रहा है।

कई AI विशेषज्ञों द्वारा उजागर की गई प्रारंभिक RAG आर्किटेक्चर के साथ मुख्य समस्या इसकी प्रतिबंधात्मक प्रकृति है। यह तकनीक, अपने मूल रूप में, आधुनिक AI अनुप्रयोगों की गतिशील आवश्यकताओं के अनुकूल होने के लिए संघर्ष करती है, विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए जिन्हें कई स्रोतों से रीयल-टाइम डेटा एकीकरण और विश्लेषण की आवश्यकता होती है। इसके कारण विकल्पों की पेशकश करने वाली कंपनियों की बाढ़ आ गई है, जिनमें से प्रत्येक का दावा है कि RAG की सीमाएँ तेजी से स्पष्ट होती जा रही हैं।

RAG के आसपास की बहस एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाती है: AI के युग में डेटा का बढ़ता महत्व। जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, उच्च-गुणवत्ता वाले, आसानी से उपलब्ध डेटा पर उनकी निर्भरता बढ़ती जाती है। इसने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में नवाचार को बढ़ावा दिया है, जिसमें उन प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित किया गया है जो विविध डेटा प्रकारों को संभाल सकते हैं, कुशलतापूर्वक स्केल कर सकते हैं और रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।

AI में डेटा प्रबंधन का भविष्य अनिश्चित बना हुआ है, लेकिन एक बात स्पष्ट है: डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर पर मांग केवल बढ़ने वाली है। मूल RAG पाइपलाइनों की सीमाओं ने अधिक लचीले, अनुकूलनीय और व्यापक डेटा समाधानों की आवश्यकता को उजागर किया है। 2026 में होने वाले विकास संभवतः यह निर्धारित करेंगे कि क्या RAG इन मांगों को पूरा करने के लिए विकसित हो सकता है या क्या इसे नए, अधिक उन्नत दृष्टिकोणों से बदल दिया जाएगा।