随着2026年的临近，检索增强生成（RAG）在人工智能中的作用正受到激烈辩论，许多人质疑其当前形式的长期可行性。行业分析师认为，这场辩论源于原始RAG管道架构固有的局限性，该架构类似于基本搜索功能。

核心问题在于，最初构想的RAG检索与特定时间点的特定查询相关的结果。此外，2025年6月之前流行的早期RAG管道通常使用单一数据源。这导致许多供应商认为RAG正在变得过时。

几十年来，像Oracle这样的关系数据库主导着数据领域，将信息组织成行和列。然而，这种稳定性已被NoSQL文档存储、图数据库以及最近的基于向量的系统所打破。代理式人工智能的兴起加速了数据基础设施的演进，使其比以往任何时候都更具动态性。

2025年的一个重要结论是，在人工智能时代，数据的重要性日益增加。早期RAG实现的局限性凸显了对更复杂的数据检索和集成方法的需求。向量数据库和其他数据存储和检索方法的未来可能会受到克服这些局限性并支持更复杂的人工智能应用的需求的影响。