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。