2026년이 다가옴에 따라 AI에서 검색 증강 생성(RAG)의 역할에 대한 논쟁이 뜨겁습니다. 많은 공급업체들이 기존 RAG 파이프라인 아키텍처가 구식이 되어가고 있다고 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 시대는 최근 기억 중 어느 시점보다 빠른 데이터 인프라의 급속한 진화 시대를 가져왔습니다.

초기 RAG의 핵심 문제는 정적인 특성에 있습니다. 특정 시점에 특정 쿼리를 기반으로 정보를 검색하므로, 더 복잡한 AI 애플리케이션에 필요한 동적 적응성이 부족합니다. 이로 인해 데이터 검색 및 통합에 대한 보다 정교한 접근 방식 개발이 촉진되었습니다.

RAG의 한계는 더 광범위한 추세, 즉 AI 시대에 데이터의 중요성이 점점 더 커지고 있음을 강조합니다. AI 모델이 더욱 정교해짐에 따라 고품질의 즉시 액세스 가능한 데이터에 대한 의존도가 기하급수적으로 증가합니다. 이로 인해 데이터 인프라에 대한 관심이 다시 높아지고 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 새로운 도구와 기술 개발에 집중하게 되었습니다. RAG의 미래를 둘러싼 논쟁은 AI 환경의 역동적인 특성과 데이터를 활용하는 보다 효율적이고 효과적인 방법에 대한 지속적인 탐구를 강조합니다.