Роль генерации, дополненной поиском (RAG), в ИИ активно обсуждается по мере приближения 2026 года, и многие поставщики утверждают, что исходная архитектура конвейера RAG устаревает. Этот сдвиг обусловлен ограничениями ранних систем RAG, которые функционировали во многом как базовые поисковые системы, извлекая результаты для конкретных запросов в определенные моменты времени, часто ограничиваясь отдельными источниками данных.

На протяжении десятилетий ландшафт данных оставался относительно стабильным, в котором доминировали реляционные базы данных. Однако появление NoSQL хранилищ документов, графовых баз данных и векторных систем нарушило эту стабильность. Теперь, в эпоху агентного ИИ, инфраструктура данных развивается беспрецедентными темпами.

По мнению отраслевых аналитиков, основная проблема ранних реализаций RAG заключается в их статичности. Эти системы были разработаны для извлечения информации на основе фиксированного запроса, не обладая динамической адаптивностью, необходимой для более сложных приложений ИИ. Это привело к поиску более совершенных методов извлечения и интеграции данных.

Ограничения RAG стимулировали инновации в альтернативных подходах к управлению данными для ИИ. Хотя конкретные замены RAG все еще находятся в разработке, общая тенденция указывает на более динамичные и контекстно-зависимые системы. Эти системы направлены на преодоление ограничений отдельных источников данных и статических запросов, обеспечивая более комплексный и адаптируемый подход к извлечению данных.

Эволюция инфраструктуры данных отражает более широкое признание того, что данные важны как никогда в эпоху ИИ. По мере того как модели ИИ становятся все более сложными, их способность получать доступ к релевантной информации и обрабатывать ее становится первостепенной. Отход от традиционных конвейеров RAG сигнализирует о переходе к более продвинутым стратегиям управления данными, которые могут поддерживать требования современных приложений ИИ.