2026년이 다가옴에 따라 AI에서 검색 증강 생성(RAG)의 역할에 대한 논쟁이 거세지고 있으며, 많은 이들이 현재 형태로의 장기적인 생존 가능성에 의문을 제기하고 있습니다. 기본적인 검색과 유사하게 작동하는 기존 RAG 파이프라인 아키텍처는 정보 검색의 한계로 인해 점점 더 많은 비판에 직면하고 있습니다.

업계 전문가에 따르면 기존 RAG의 핵심 문제는 특정 시점의 쿼리 검색에 있습니다. 즉, 시스템은 쿼리가 이루어지는 정확한 시점에 해당 쿼리에 특정한 결과를 찾는다는 의미입니다. 또한, 초기 RAG 구현, 특히 2025년 6월 이전의 구현은 종종 단일 데이터 소스로 제한되었습니다. 이러한 제약으로 인해 벤더들 사이에서는 RAG가 처음 구상된 대로 구식이 되어가고 있다는 인식이 커지고 있습니다.

수십 년 동안 Oracle과 같은 관계형 데이터베이스는 정보를 행과 열로 구성하여 데이터 환경을 지배했습니다. 그러나 이러한 안정성은 NoSQL 문서 저장소, 그래프 데이터베이스, 그리고 최근에는 벡터 기반 시스템의 등장으로 인해 붕괴되었습니다. 에이전트 AI의 부상은 데이터 인프라의 진화를 가속화하여 그 어느 때보다 역동적으로 만들고 있습니다.

RAG의 한계는 더 광범위한 추세, 즉 AI 시대에 데이터의 중요성이 점점 더 커지고 있음을 강조합니다. 데이터 인프라가 진화함에 따라 더욱 정교하고 다재다능한 검색 방법의 필요성이 가장 중요해집니다. RAG를 둘러싼 논쟁은 데이터 관리 및 활용에 대한 새로운 접근 방식을 모색하려는 AI 커뮤니티의 더 큰 변화를 반영합니다. 데이터 검색의 미래는 현재 RAG 파이프라인의 한계를 극복할 수 있는 더욱 복잡하고 적응 가능한 시스템을 포함할 가능성이 높습니다.