Роль 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 как базовые поисковые системы, извлекая результаты для конкретных запросов в определенные моменты времени, часто ограничиваясь одним источником данных.
На протяжении десятилетий ландшафт данных оставался относительно стабильным, в котором доминировали реляционные базы данных. Однако рост NoSQL хранилищ документов, графовых баз данных и, совсем недавно, векторных систем нарушил эту стабильность. По словам Шона Майкла Кернера, писавшего в VentureBeat в конце 2025 года, эра агентного ИИ заставляет инфраструктуру данных развиваться беспрецедентными темпами.
Основная проблема ранних конвейеров RAG, как отметил Кернер, заключается в их сходстве с простыми поисковыми функциями. Они извлекают информацию на основе конкретного запроса в определенный момент времени. Это контрастирует с требованиями современных приложений ИИ, которые требуют более динамичной и всесторонней интеграции данных.
Ограничения RAG стимулировали инновации в инфраструктуре данных. Акцент смещается в сторону систем, которые могут обрабатывать несколько источников данных и адаптироваться к меняющимся информационным потребностям. Эта эволюция отражает более широкое признание того, что данные важны как никогда в эпоху ИИ.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment