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 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 NoSQL хранилищ документов, 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 привела к периоду быстрой эволюции в инфраструктуре данных, более быстрой, чем когда-либо в недавней памяти.

Основная проблема ранних RAG заключается в их статичном характере. Они извлекают информацию на основе конкретного запроса в определенное время, не обладая динамической адаптивностью, необходимой для более сложных приложений ИИ. Это стимулировало разработку более сложных подходов к извлечению и интеграции данных.

Ограничения RAG подчеркивают более широкую тенденцию: возрастающую важность данных в эпоху ИИ. По мере того, как модели ИИ становятся более сложными, их зависимость от высококачественных, легкодоступных данных растет в геометрической прогрессии. Это привело к возобновлению внимания к инфраструктуре данных и разработке новых инструментов и методов для эффективного управления и использования данных. Дискуссия о будущем RAG подчеркивает динамичный характер ландшафта ИИ и продолжающийся поиск более эффективных способов использования данных.