आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की भूमिका पर 2026 के नज़दीक आते ही ज़ोरदार बहस हो रही है, कुछ 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, विशिष्ट समय पर विशिष्ट प्रश्नों के लिए परिणाम प्राप्त करते थे, जो अक्सर एक ही डेटा स्रोत तक सीमित होते थे।
दशकों तक, डेटा परिदृश्य अपेक्षाकृत स्थिर रहा, जिस पर रिलेशनल डेटाबेस का दबदबा था। हालाँकि, NoSQL डॉक्यूमेंट स्टोर, 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 शॉन माइकल केर्नर के अनुसार, एजेंटिक AI का युग डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को अभूतपूर्व गति से विकसित कर रहा है।
केर्नर ने उल्लेख किया कि शुरुआती RAG पाइपलाइनों के साथ मूल मुद्दा उनकी सरल खोज कार्यों के समान होना है। वे एक विशेष क्षण में एक विशिष्ट क्वेरी के आधार पर जानकारी प्राप्त करते हैं। यह आधुनिक AI अनुप्रयोगों की मांगों के विपरीत है, जिनके लिए अधिक गतिशील और व्यापक डेटा एकीकरण की आवश्यकता होती है।
RAG की सीमाओं ने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में नवाचार को बढ़ावा दिया है। ध्यान उन प्रणालियों की ओर स्थानांतरित हो रहा है जो कई डेटा स्रोतों को संभाल सकती हैं और विकसित हो रही सूचना आवश्यकताओं के अनुकूल हो सकती हैं। यह विकास एक व्यापक मान्यता को दर्शाता है कि AI के युग में डेटा पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment