Роль Retrieval-Augmented Generation (RAG) в ИИ подвергается пристальному вниманию по мере приближения 2026 года, и многие поставщики предполагают, что его первоначальная архитектура устаревает. Этот сдвиг знаменует собой важный момент в эволюции инфраструктуры данных, которая переживает беспрецедентные изменения, вызванные агентным ИИ.

На протяжении десятилетий реляционные базы данных, такие как Oracle, доминировали в сфере данных, организуя информацию структурированным образом. Однако рост NoSQL хранилищ документов, графовых баз данных и, в последнее время, векторных систем нарушил эту стабильность. По мнению многих специалистов в этой области, ограничения исходного конвейера RAG, который функционирует во многом как базовый поиск, извлекающий результаты для конкретных запросов в определенное время, являются движущей силой этих изменений. Эти конвейеры часто ограничивались отдельными источниками данных, что стало все более очевидным до июня 2025 года.

Основная проблема ранних реализаций RAG заключается в их ограниченном масштабе и ограничениях по времени работы в реальном времени. Неспособность исходной архитектуры RAG адаптироваться к множественным источникам данных и меняющимся информационным потребностям усилила восприятие того, что она приближается к своему концу.

Поскольку данные становятся все более важными в эпоху ИИ, потребность в более сложной и адаптируемой инфраструктуре данных имеет первостепенное значение. Дискуссия о будущем RAG отражает более широкую тенденцию к более динамичным и интегрированным решениям для работы с данными. Эволюция инфраструктуры данных происходит быстрее, чем когда-либо прежде, под влиянием требований агентного ИИ. Это быстрое развитие подчеркивает критическую важность данных в формировании будущего ИИ и его приложений.