2026年が近づくにつれ、AIにおけるRetrieval-Augmented Generation（RAG）の役割は激しく議論されており、多くの人が現在の形での長期的な実行可能性に疑問を抱いています。基本的な検索と同様に機能するオリジナルのRAGパイプラインアーキテクチャは、情報検索の限界からますます批判にさらされています。
業界の専門家によると、従来のRAGの根本的な問題は、特定の時点でのクエリ検索にあります。これは、システムがクエリが行われたまさにその瞬間に、そのクエリに固有の結果を見つけることを意味します。さらに、初期のRAG実装、特に2025年6月以前のものは、単一のデータソースに制限されていることがよくありました。これらの制約が、当初考えられていたRAGは時代遅れになりつつあるというベンダー間の感情の高まりを煽っています。
数十年にわたり、Oracleのようなリレーショナルデータベースがデータランドスケープを支配し、情報を行と列に整理してきました。しかし、この安定性は、NoSQLドキュメントストア、グラフデータベース、そして最近ではベクトルベースのシステムの出現によって覆されました。エージェント型AIの台頭は、データインフラストラクチャの進化を加速させ、これまで以上にダイナミックなものにしています。
RAGの限界は、より広範なトレンド、つまりAI時代におけるデータの重要性の高まりを浮き彫りにしています。データインフラストラクチャが進化するにつれて、より洗練された汎用性の高い検索方法の必要性が最も重要になります。RAGをめぐる議論は、AIコミュニティにおけるデータ管理と利用への新しいアプローチの探求に向けた大きな変化を反映しています。データ検索の未来は、現在のRAGパイプラインの限界を克服できる、より複雑で適応性のあるシステムを伴う可能性が高くなります。
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研究者らは、トポロジカルバンドの量子幾何学を利用して、磁場なしでカイラリティによって電子を分離する、新しい「カイラルフェルミオンバルブ」を作成しました。単結晶PdGaで作られたこのデバイスは、反対のカイラリティを持つ電流を空間的に分離し、量子干渉を実証し、電子デバイスの新たな可能性を拓きます。
インドで最近行われた研究で、1日にアルコール飲料を1杯飲むだけでも、特に噛みタバコと併用すると、口腔がんのリスクが大幅に上昇する可能性があることが明らかになりました。この研究は、軽い飲酒であっても危険性があり、他の発がん性習慣との相乗効果の可能性があることを強調し、公衆衛生戦略とがん予防に対する懸念を高めています。
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研究によると、血小板第4因子という天然タンパク質の減少が、造血幹細胞の過剰な増殖を引き起こし、加齢に伴う疾患に関連する変異を起こしやすくすることで、免疫系の老化を促進することが示されています。マウスおよびヒト幹細胞を用いた研究では、血小板第4因子を回復させることで、老化した血液および免疫細胞を若返らせることができ、加齢に伴う免疫機能の低下に対する潜在的な治療法となる可能性が示唆されています。
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