À medida que 2026 se aproxima, o papel da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) na IA está a ser fortemente debatido, com muitos fornecedores a afirmarem que a arquitetura original do pipeline RAG está a tornar-se obsoleta. Esta mudança é impulsionada pelas limitações do RAG tradicional, que funciona muito como uma pesquisa básica, recuperando resultados para consultas específicas em momentos específicos, muitas vezes limitado a uma única fonte de dados.
Durante décadas, o panorama de dados permaneceu relativamente estável, dominado por bases de dados relacionais como a Oracle. No entanto, a ascensão das lojas de documentos NoSQL, das bases de dados de grafos e, mais recentemente, dos sistemas baseados em vetores, interrompeu esta estabilidade. De acordo com especialistas, a era da IA agentic está a fazer com que a infraestrutura de dados evolua a um ritmo sem precedentes.
O principal problema com a arquitetura RAG inicial, conforme destacado por inúmeros especialistas em IA, é a sua natureza restritiva. A tecnologia, na sua forma original, tem dificuldades em adaptar-se às necessidades dinâmicas das aplicações de IA modernas, particularmente aquelas que exigem integração e análise de dados em tempo real em várias fontes. Isto levou a um aumento de empresas que oferecem alternativas, cada uma afirmando que as limitações do RAG estão a tornar-se cada vez mais evidentes.
O debate em torno do RAG reflete uma tendência mais ampla: a crescente importância dos dados na era da IA. À medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados, a sua dependência de dados de alta qualidade e facilmente acessíveis intensifica-se. Isto estimulou a inovação na infraestrutura de dados, com foco em sistemas que podem lidar com diversos tipos de dados, escalar de forma eficiente e fornecer insights em tempo real.
O futuro da gestão de dados na IA permanece incerto, mas uma coisa é clara: as exigências sobre a infraestrutura de dados só vão aumentar. As limitações dos pipelines RAG originais expuseram a necessidade de soluções de dados mais flexíveis, adaptáveis e abrangentes. Os desenvolvimentos em 2026 provavelmente determinarão se o RAG pode evoluir para atender a essas demandas ou se será substituído por abordagens mais novas e avançadas.
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