2026년이 다가옴에 따라 AI에서 검색 증강 생성(RAG)의 역할에 대한 논쟁이 뜨겁습니다. 일부 공급업체는 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 소스에 국한되었습니다.

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 데이터 인프라를 전례 없는 속도로 진화시키고 있습니다.

Kerner가 지적했듯이 초기 RAG 파이프라인의 핵심 문제는 단순 검색 기능과 유사하다는 것입니다. 특정 시점에 특정 쿼리를 기반으로 정보를 검색합니다. 이는 보다 역동적이고 포괄적인 데이터 통합을 요구하는 최신 AI 애플리케이션의 요구 사항과 대조됩니다.

RAG의 한계는 데이터 인프라의 혁신을 촉진했습니다. 초점은 여러 데이터 소스를 처리하고 진화하는 정보 요구 사항에 적응할 수 있는 시스템으로 이동하고 있습니다. 이러한 진화는 AI 시대에 데이터가 그 어느 때보다 중요하다는 광범위한 인식을 반영합니다.