Роль генерации, дополненной поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG), в ИИ активно обсуждается по мере приближения 2026 года, при этом некоторые 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 рост популярности хранилищ документов NoSQL, графовых баз данных и, в последнее время, векторных систем нарушил эту стабильность. По словам Шона Майкла Кернера, пишущего в VentureBeat в конце 2025 года, эра агентного ИИ заставляет инфраструктуру данных развиваться быстрее, чем когда-либо прежде.

Основная проблема ранних конвейеров RAG, как отмечают многочисленные эксперты в области ИИ, заключается в их неспособности адаптироваться к динамичным информационным ландшафтам. Эти системы были в основном разработаны для извлечения и представления информации на основе фиксированного индекса, не обладая способностью рассуждать или делать выводы за пределами первоначального запроса. Это ограничение привело к поиску более сложных методов извлечения и интеграции знаний в системы ИИ.

Последствия этого сдвига выходят за рамки технической сферы. По мере того, как ИИ все больше интегрируется в различные аспекты общества, потребность в системах, которые могут получать, обрабатывать и рассуждать об информации более тонко и всесторонне, становится критически важной. Ограничения ранних систем RAG подчеркивают важность постоянных исследований и разработок в области инфраструктуры данных ИИ.

В то время как некоторые провозглашают "смерть RAG", основная концепция дополнения моделей ИИ внешними знаниями остается жизненно важной. В настоящее время основное внимание уделяется разработке более продвинутых архитектур, которые преодолевают ограничения исходного конвейера RAG. Эти усовершенствования включают в себя интеграцию нескольких источников данных, обеспечение обновлений в режиме реального времени и интеграцию возможностей рассуждения. Эволюция RAG отражает более широкую тенденцию в ИИ к созданию более динамичных, адаптивных и интеллектуальных систем.