2026년이 다가오면서 AI에서 검색 증강 생성(RAG)의 역할에 대한 논쟁이 뜨겁습니다. 많은 공급업체들이 기존 RAG 파이프라인 아키텍처가 구식이 되어가고 있다고 주장합니다. 이러한 변화는 특정 시점에 특정 쿼리에 대한 결과를 검색하고 종종 단일 데이터 소스에 국한되는 기본적인 검색과 유사하게 작동하는 기존 RAG의 한계에 의해 주도됩니다.

수십 년 동안 데이터 환경은 관계형 데이터베이스가 주도하면서 비교적 안정적으로 유지되었습니다. 그러나 NoSQL 문서 저장소, 그래프 데이터베이스, 그리고 가장 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.

2025년 6월 이전에 구축된 초기 RAG 파이프라인의 핵심 문제는 제한적인 성격에 있습니다. 실시간 데이터 통합과 여러 소스에 걸친 분석을 요구하는 최신 AI 애플리케이션의 역동적인 요구 사항에 적응하는 데 어려움을 겪습니다. 이로 인해 더욱 정교한 데이터 검색 및 증강 방법이 모색되고 있습니다.

RAG의 한계는 더 광범위한 추세를 강조합니다. 즉, AI 시대에 데이터의 중요성이 점점 더 커지고 있다는 것입니다. AI 모델이 더욱 복잡해지고 데이터에 대한 요구가 증가함에 따라 다양한 데이터 소스에 효율적으로 액세스, 처리 및 통합하는 능력이 중요해집니다. 이는 현대 AI 워크로드의 규모와 복잡성을 처리할 수 있는 시스템에 초점을 맞춘 데이터 인프라 혁신을 촉진했습니다.

RAG의 미래에 대한 논쟁은 데이터 환경의 더 큰 진화를 반영합니다. 한때 최첨단으로 여겨졌던 것이 새로운 기술 발전과 끊임없이 증가하는 AI의 요구 사항에 비추어 재평가되고 있습니다. 초점은 차세대 AI 애플리케이션에 전력을 공급할 수 있는 보다 적응력이 뛰어나고 포괄적인 데이터 솔루션으로 이동하고 있습니다.