O papel da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) na IA está sendo fortemente debatido à medida que 2026 se aproxima, com muitos questionando sua viabilidade a longo prazo em sua forma atual. Este debate decorre de limitações inerentes à arquitetura original do pipeline RAG, que se assemelha a uma função de pesquisa básica, de acordo com analistas do setor.

A questão central é que o RAG, como inicialmente concebido, recupera resultados vinculados a consultas específicas em momentos específicos. Além disso, os primeiros pipelines RAG, prevalecentes antes de junho de 2025, frequentemente operavam com uma única fonte de dados. Isso levou inúmeros fornecedores a sugerir que o RAG está se tornando obsoleto.

Durante décadas, bancos de dados relacionais como o Oracle dominaram o cenário de dados, organizando informações em linhas e colunas. No entanto, essa estabilidade foi interrompida pelo surgimento de armazenamentos de documentos NoSQL, bancos de dados de grafos e, mais recentemente, sistemas baseados em vetores. A ascensão da IA agentic acelerou a evolução da infraestrutura de dados, tornando-a mais dinâmica do que nunca.

Uma das principais conclusões de 2025 é a crescente importância dos dados na era da IA. As limitações das primeiras implementações de RAG destacam a necessidade de abordagens mais sofisticadas para recuperação e integração de dados. O futuro dos bancos de dados vetoriais e outros métodos de armazenamento e recuperação de dados provavelmente será moldado pela necessidade de superar essas limitações e suportar aplicações de IA mais complexas.