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. Эти дебаты проистекают из ограничений, присущих оригинальной архитектуре конвейера RAG, которая, по мнению отраслевых аналитиков, напоминает базовую функцию поиска.

Основная проблема заключается в том, что RAG, в том виде, в котором он был изначально задуман, извлекает результаты, привязанные к конкретным запросам в определенные моменты времени. Кроме того, ранние конвейеры RAG, распространенные до июня 2025 года, часто работали с одним источником данных. Это привело к тому, что многие поставщики предположили, что RAG 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 хранилищ документов NoSQL, графовых баз данных и, в последнее время, векторных систем. Рост агентного ИИ ускорил эволюцию инфраструктуры данных, сделав ее более динамичной, чем когда-либо прежде.

Ключевой вывод 2025 года — растущая важность данных в эпоху ИИ. Ограничения ранних реализаций RAG подчеркивают необходимость более сложных подходов к извлечению и интеграции данных. Будущее векторных баз данных и других методов хранения и извлечения данных, вероятно, будет определяться необходимостью преодоления этих ограничений и поддержки более сложных приложений ИИ.