Роль Retrieval-Augmented Generation (RAG) в ИИ активно обсуждается по мере приближения 2026 года, и многие поставщики утверждают, что исходная архитектура конвейера RAG устаревает. Этот сдвиг обусловлен ограничениями традиционного RAG, который функционирует во многом как базовый поиск, извлекая результаты для конкретных запросов в определенные моменты времени и часто ограничиваясь отдельными источниками данных.

На протяжении десятилетий ландшафт данных оставался относительно стабильным, в нем доминировали реляционные базы данных. Однако появление NoSQL хранилищ документов, графовых баз данных и, совсем недавно, векторных систем, нарушило 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 с первоначальным конвейером RAG, в том виде, в котором он был построен до июня 2025 года, заключается в его ограничительной природе. Ему трудно адаптироваться к динамическим потребностям современных приложений ИИ, которые требуют интеграции и анализа данных в реальном времени из нескольких источников. Это привело к поиску более сложных методов извлечения и расширения данных.

Ограничения RAG подчеркивают более широкую тенденцию: возрастающую важность данных в эпоху ИИ. Поскольку модели ИИ становятся все более сложными и требовательными к данным, способность эффективно получать доступ, обрабатывать и интегрировать разнообразные источники данных становится критически важной. Это стимулировало инновации в инфраструктуре данных, с акцентом на системы, которые могут справиться с масштабом и сложностью современных рабочих нагрузок ИИ.

Дискуссия вокруг будущего RAG отражает более масштабную эволюцию в ландшафте данных. То, что когда-то считалось передовым, теперь переоценивается в свете новых технологических достижений и постоянно растущих требований ИИ. Акцент смещается в сторону более адаптивных и комплексных решений для работы с данными, которые могут поддерживать следующее поколение приложений ИИ.