2026年が近づくにつれ、AIにおけるRetrieval-Augmented Generation（RAG）の役割について激しい議論が交わされており、多くの人が現在の形での長期的な実行可能性に疑問を呈しています。業界アナリストによると、この議論は、基本的な検索機能に似た、元のRAGパイプラインアーキテクチャに内在する制限に起因しています。

根本的な問題は、当初考案されたRAGが、特定の時点における特定のクエリに関連付けられた結果を取得することです。さらに、2025年6月以前に普及していた初期のRAGパイプラインは、単一のデータソースで動作することがよくありました。このため、多くのベンダーがRAGは時代遅れになりつつあると示唆しています。

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。

2025年の重要なポイントは、AI時代におけるデータの重要性が高まっていることです。初期のRAG実装の限界は、データ検索と統合に対するより洗練されたアプローチの必要性を浮き彫りにしています。ベクトルデータベースやその他のデータストレージおよび検索方法の将来は、これらの制限を克服し、より複雑なAIアプリケーションをサポートする必要性によって形作られる可能性が高いでしょう。