O papel da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) na IA está sendo amplamente debatido à medida que 2026 se aproxima, com muitos fornecedores afirmando que a arquitetura original do pipeline RAG está se tornando obsoleta. Essa mudança é impulsionada pelas limitações do RAG tradicional, que funciona muito como uma pesquisa básica, recuperando resultados para consultas específicas em momentos específicos e, muitas vezes, limitado 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 questão central com o pipeline RAG inicial, como foi construído antes de junho de 2025, é sua natureza restritiva. Ele luta para se adaptar às necessidades dinâmicas de aplicações de IA modernas que exigem integração e análise de dados em tempo real em várias fontes. Isso levou a uma busca por métodos mais sofisticados de recuperação e aumento de dados.

As limitações do RAG destacam uma tendência mais ampla: a crescente importância dos dados na era da IA. À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos e famintos por dados, a capacidade de acessar, processar e integrar eficientemente diversas fontes de dados torna-se crítica. Isso impulsionou a inovação na infraestrutura de dados, com foco em sistemas que podem lidar com a escala e a complexidade das cargas de trabalho de IA modernas.

O debate em torno do futuro do RAG reflete uma evolução maior no cenário de dados. O que antes era considerado de ponta agora está sendo reavaliado à luz dos novos avanços tecnológicos e das demandas cada vez maiores da IA. O foco está mudando para soluções de dados mais adaptáveis e abrangentes que podem impulsionar a próxima geração de aplicações de IA.