Роль Retrieval-Augmented Generation (RAG) в ИИ активно обсуждается по мере приближения 2026 года, при этом 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, часто ограничиваясь одним источником данных.
На протяжении десятилетий ландшафт данных оставался относительно стабильным, в нем доминировали реляционные базы данных, такие как Oracle. Однако появление NoSQL хранилищ документов, графовых баз данных и, в последнее время, векторных систем, нарушило эту стабильность. По мнению экспертов, эра агентного ИИ приводит к тому, что инфраструктура данных развивается беспрецедентными темпами.
Основная проблема с первоначальной архитектурой RAG, как подчеркивают многочисленные специалисты по ИИ, заключается в ее ограничивающем характере. Технология в своей первоначальной форме с трудом адаптируется к динамическим потребностям современных приложений ИИ, особенно тех, которые требуют интеграции и анализа данных в реальном времени из нескольких источников. Это привело к появлению множества компаний, предлагающих альтернативы, каждая из которых утверждает, что ограничения RAG становятся все более очевидными.
Дискуссия вокруг RAG отражает более широкую тенденцию: возрастающую важность данных в эпоху ИИ. По мере того, как модели ИИ становятся все более сложными, их зависимость от высококачественных, легкодоступных данных усиливается. Это стимулировало инновации в инфраструктуре данных, с акцентом на системы, которые могут обрабатывать разнообразные типы данных, эффективно масштабироваться и предоставлять аналитику в реальном времени.
Будущее управления данными в ИИ остается неопределенным, но ясно одно: требования к инфраструктуре данных будут только расти. Ограничения исходных конвейеров RAG выявили необходимость в более гибких, адаптируемых и комплексных решениях для работы с данными. Разработки в 2026 году, вероятно, определят, сможет ли RAG развиться, чтобы соответствовать этим требованиям, или он будет заменен новыми, более продвинутыми подходами.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment