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 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 एकल डेटा स्रोतों 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 के युग ने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में तीव्र विकास का दौर ला दिया है, जो हाल की स्मृति में किसी भी बिंदु से तेज़ है।

शुरुआती RAG के साथ मूल समस्या इसकी स्थिर प्रकृति में निहित है। यह एक विशिष्ट समय पर एक विशिष्ट क्वेरी के आधार पर जानकारी प्राप्त करता है, जिसमें अधिक जटिल AI अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक गतिशील अनुकूलन क्षमता का अभाव होता है। इससे डेटा पुनर्प्राप्ति और एकीकरण के लिए अधिक परिष्कृत दृष्टिकोणों का विकास हुआ है।

RAG की सीमाएँ एक व्यापक प्रवृत्ति को उजागर करती हैं: AI के युग में डेटा का बढ़ता महत्व। जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, उच्च-गुणवत्ता वाले, आसानी से सुलभ डेटा पर उनकी निर्भरता तेजी से बढ़ती जाती है। इससे डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर पर नए सिरे से ध्यान केंद्रित किया गया है और डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित और उपयोग करने के लिए नए उपकरणों और तकनीकों का विकास हुआ है। RAG के भविष्य के बारे में बहस AI परिदृश्य की गतिशील प्रकृति और डेटा का लाभ उठाने के लिए अधिक कुशल और प्रभावी तरीकों की चल रही खोज को रेखांकित करती है।