2026년이 다가옴에 따라 AI 분야에서 검색 증강 생성(RAG)의 역할에 대한 논쟁이 뜨겁게 일고 있으며, 많은 이들이 현재 형태로의 장기적인 생존 가능성에 의문을 제기하고 있습니다. 이러한 논쟁은 업계 분석가들에 따르면 기본적인 검색 기능과 유사한 초기 RAG 파이프라인 아키텍처에 내재된 한계에서 비롯됩니다.
핵심 문제는 RAG가 처음 구상된 대로 특정 시점의 특정 쿼리와 관련된 결과를 검색한다는 것입니다. 더욱이 2025년 6월 이전에 널리 사용된 초기 RAG 파이프라인은 종종 단일 데이터 소스로 작동했습니다. 이로 인해 많은 공급업체들이 RAG가 쓸모 없어지고 있다고 주장하게 되었습니다.
수십 년 동안 Oracle과 같은 관계형 데이터베이스가 데이터를 행과 열로 구성하여 데이터 환경을 지배했습니다. 그러나 이러한 안정성은 NoSQL 문서 저장소, 그래프 데이터베이스, 그리고 최근에는 벡터 기반 시스템의 등장으로 인해 무너졌습니다. 에이전트 AI의 부상은 데이터 인프라의 진화를 가속화하여 그 어느 때보다 더 역동적으로 만들고 있습니다.
2025년의 주요 교훈은 AI 시대에 데이터의 중요성이 점점 더 커지고 있다는 것입니다. 초기 RAG 구현의 한계는 데이터 검색 및 통합에 대한 보다 정교한 접근 방식의 필요성을 강조합니다. 벡터 데이터베이스 및 기타 데이터 저장 및 검색 방법의 미래는 이러한 한계를 극복하고 보다 복잡한 AI 애플리케이션을 지원해야 할 필요성에 의해 형성될 가능성이 높습니다.
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