Роль Retrieval-Augmented Generation (RAG) в ИИ активно обсуждается по мере приближения 2026 года, и многие ставят под сомнение ее долгосрочную жизнеспособность в ее нынешнем виде. Изначальная архитектура конвейера RAG, функционирующая аналогично базовому поиску, сталкивается с растущей критикой из-за ее ограничений в извлечении информации.

По мнению отраслевых экспертов, основная проблема традиционного RAG заключается в извлечении запросов на определенный момент времени. Это означает, что система находит результаты, специфичные для запроса, в точный момент его создания. Кроме того, ранние реализации RAG, особенно до июня 2025 года, часто ограничивались единственными источниками данных. Эти ограничения подпитывают растущее мнение среди поставщиков о том, что RAG, в том виде, в котором он был первоначально задуман, устаревает.

На протяжении десятилетий реляционные базы данных, такие как Oracle, доминировали в сфере данных, организуя информацию в строки и столбцы. Однако эта стабильность была нарушена появлением NoSQL хранилищ документов, графовых баз данных и, в последнее время, векторных систем. Рост агентного ИИ ускорил эволюцию инфраструктуры данных, сделав ее более динамичной, чем когда-либо прежде.

Ограничения RAG подчеркивают более широкую тенденцию: возрастающую важность данных в эпоху ИИ. По мере развития инфраструктуры данных потребность в более сложных и универсальных методах извлечения становится первостепенной. Дискуссия вокруг RAG отражает более масштабный сдвиг в ИИ-сообществе в сторону изучения новых подходов к управлению данными и их использованию. Будущее извлечения данных, вероятно, будет связано с более сложными и адаптируемыми системами, которые смогут преодолеть ограничения текущих конвейеров RAG.