O papel da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) na IA está sendo amplamente debatido à medida que 2026 se aproxima, com alguns fornecedores afirmando que a arquitetura original do pipeline RAG está se tornando obsoleta. Essa mudança é impulsionada pelas limitações dos primeiros sistemas RAG, que funcionavam como mecanismos de busca básicos, recuperando resultados para consultas específicas em momentos específicos, muitas vezes limitados a fontes de dados únicas.

Durante décadas, o cenário de dados permaneceu relativamente estável, dominado por bancos de dados relacionais. No entanto, a ascensão dos armazenamentos de documentos NoSQL, bancos de dados de grafos e, mais recentemente, sistemas baseados em vetores, interrompeu essa estabilidade. De acordo com Sean Michael Kerner, escrevendo na VentureBeat no final de 2025, a era da IA agentic está fazendo com que a infraestrutura de dados evolua mais rápido do que nunca.

A principal questão com os primeiros pipelines RAG, conforme destacado por inúmeros especialistas em IA, é sua incapacidade de se adaptar a cenários de informação dinâmicos. Esses sistemas foram projetados principalmente para recuperar e apresentar informações com base em um índice fixo, sem a capacidade de raciocinar ou inferir além da consulta inicial. Essa limitação levou a uma busca por métodos mais sofisticados de recuperação e integração de conhecimento em sistemas de IA.

As implicações dessa mudança se estendem além do domínio técnico. À medida que a IA se torna cada vez mais integrada a vários aspectos da sociedade, a necessidade de sistemas que possam acessar, processar e raciocinar sobre informações de maneira mais matizada e abrangente se torna crítica. As limitações dos primeiros sistemas RAG destacam a importância da pesquisa e desenvolvimento contínuos na infraestrutura de dados de IA.

Embora alguns proclamem a "morte do RAG", o conceito subjacente de aumentar os modelos de IA com conhecimento externo permanece vital. O foco agora está no desenvolvimento de arquiteturas mais avançadas que superem as limitações do pipeline RAG original. Esses avanços incluem a incorporação de múltiplas fontes de dados, a habilitação de atualizações em tempo real e a integração de capacidades de raciocínio. A evolução do RAG reflete uma tendência mais ampla na IA em direção a sistemas mais dinâmicos, adaptáveis e inteligentes.