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讨论，许多供应商声称最初的RAG管道架构正变得过时。 这种转变是由早期RAG系统的局限性所驱动的，这些系统的功能很像基本的搜索引擎，在特定时间检索特定查询的结果，并且通常仅限于单一数据源。

几十年来，数据格局相对稳定，以关系数据库为主。 然而，NoSQL文档存储、图数据库和基于向量的系统的兴起打破了这种稳定性。 现在，在智能体AI时代，数据基础设施正以空前的速度发展。

据行业分析师称，早期RAG实施的核心问题在于其静态性。 这些系统被设计为基于固定查询检索信息，缺乏更复杂AI应用所需的动态适应性。 这导致人们寻求更复杂的数据检索和集成方法。

RAG的局限性刺激了人工智能数据管理替代方法的创新。 虽然RAG的具体替代方案仍在开发中，但总体趋势指向更动态和上下文感知的系统。 这些系统旨在克服单一数据源和静态查询的局限性，为数据检索提供更全面和适应性更强的方法。

数据基础设施的演变反映了一种更广泛的认识，即在人工智能时代，数据比以往任何时候都更加重要。 随着人工智能模型变得越来越复杂，它们访问和处理相关信息的能力变得至关重要。 从传统RAG管道的转变标志着向更高级的数据管理策略的转变，这些策略可以支持现代人工智能应用的需求。