2026년이 다가옴에 따라 AI에서 검색 증강 생성(RAG)의 역할에 대한 논쟁이 치열해지고 있으며, 많은 공급업체들이 기존 RAG 파이프라인 아키텍처가 쓸모 없어지고 있다고 주장합니다. 이러한 변화는 초기 RAG 시스템의 한계에서 비롯되었으며, 초기 RAG 시스템은 기본적인 검색 엔진과 유사하게 작동하여 특정 시점에 특정 쿼리에 대한 결과를 검색하고 종종 단일 데이터 소스로 제한되었습니다.

수십 년 동안 데이터 환경은 관계형 데이터베이스가 주도하면서 비교적 안정적으로 유지되었습니다. 그러나 NoSQL 문서 저장소, 그래프 데이터베이스 및 벡터 기반 시스템의 부상은 이러한 안정성을 무너뜨렸습니다. 이제 에이전트 AI 시대에 데이터 인프라는 전례 없는 속도로 진화하고 있습니다.

업계 분석가에 따르면 초기 RAG 구현의 핵심 문제는 정적인 특성에 있습니다. 이러한 시스템은 고정된 쿼리를 기반으로 정보를 검색하도록 설계되었으며, 보다 복잡한 AI 애플리케이션에 필요한 동적 적응성이 부족했습니다. 이로 인해 더욱 정교한 데이터 검색 및 통합 방법이 모색되고 있습니다.

RAG의 한계는 AI를 위한 데이터 관리의 대안적 접근 방식에 대한 혁신을 촉진했습니다. RAG를 대체할 특정 기술은 아직 개발 중이지만, 일반적인 추세는 더욱 동적이고 상황을 인식하는 시스템을 지향하고 있습니다. 이러한 시스템은 단일 데이터 소스 및 정적 쿼리의 한계를 극복하고 데이터 검색에 대한 보다 포괄적이고 적응 가능한 접근 방식을 제공하는 것을 목표로 합니다.

데이터 인프라의 진화는 AI 시대에 데이터가 그 어느 때보다 중요하다는 광범위한 인식을 반영합니다. AI 모델이 더욱 정교해짐에 따라 관련 정보에 액세스하고 처리하는 능력이 가장 중요해집니다. 기존 RAG 파이프라인에서 벗어나는 것은 최신 AI 애플리케이션의 요구 사항을 지원할 수 있는 보다 발전된 데이터 관리 전략으로의 전환을 의미합니다.