2026년이 다가옴에 따라 AI에서 검색 증강 생성(RAG)의 역할에 대한 논쟁이 뜨겁습니다. 일부 공급업체는 기존 RAG 파이프라인 아키텍처가 쓸모없게 되었다고 주장합니다. 이러한 변화는 초기 RAG 시스템의 한계에서 비롯되었으며, 초기 RAG 시스템은 기본적인 검색 엔진과 유사하게 특정 시점에 특정 쿼리에 대한 결과를 검색하고 종종 단일 데이터 소스에 국한되었습니다.

수십 년 동안 데이터 환경은 관계형 데이터베이스가 주도하면서 비교적 안정적으로 유지되었습니다. 그러나 NoSQL 문서 저장소, 그래프 데이터베이스, 그리고 최근에는 벡터 기반 시스템의 부상으로 인해 이러한 안정성이 무너졌습니다. 2025년 말 VentureBeat에 기고한 Sean Michael Kerner에 따르면 에이전트 AI 시대가 도래하면서 데이터 인프라가 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있습니다.

수많은 AI 전문가들이 강조했듯이 초기 RAG 파이프라인의 핵심 문제는 역동적인 정보 환경에 적응하지 못한다는 것입니다. 이러한 시스템은 주로 고정된 인덱스를 기반으로 정보를 검색하고 제공하도록 설계되었으며 초기 쿼리 이상의 추론 능력이 부족했습니다. 이러한 한계로 인해 AI 시스템에서 더욱 정교한 지식 검색 및 통합 방법이 모색되고 있습니다.

이러한 변화의 영향은 기술적인 영역을 넘어 확장됩니다. AI가 사회의 다양한 측면에 점점 더 통합됨에 따라 정보를 보다 미묘하고 포괄적인 방식으로 액세스, 처리 및 추론할 수 있는 시스템의 필요성이 중요해지고 있습니다. 초기 RAG 시스템의 한계는 AI 데이터 인프라에 대한 지속적인 연구 개발의 중요성을 강조합니다.

일부에서는 "RAG의 종말"을 선언하지만 외부 지식으로 AI 모델을 강화한다는 기본 개념은 여전히 중요합니다. 이제는 기존 RAG 파이프라인의 한계를 극복하는 보다 발전된 아키텍처를 개발하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 발전에는 여러 데이터 소스 통합, 실시간 업데이트 지원, 추론 기능 통합이 포함됩니다. RAG의 진화는 더욱 역동적이고 적응력이 뛰어나며 지능적인 시스템을 향한 AI의 광범위한 추세를 반영합니다.