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广泛讨论，一些供应商声称最初的RAG管道架构正变得过时。 这种转变是由早期RAG系统的局限性驱动的，这些系统的工作方式很像基本的搜索引擎，在特定时间点检索特定查询的结果，而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，以及最近的基于向量的系统的兴起，打破了这种稳定性。 根据Sean Michael Kerner在2025年末在VentureBeat上发表的文章，代理式人工智能的时代正导致数据基础设施以前所未有的速度发展。

正如众多人工智能专家所强调的那样，早期RAG管道的核心问题是它们无法适应动态信息环境。 这些系统主要设计用于基于固定索引检索和呈现信息，缺乏在初始查询之外进行推理或推断的能力。 这种局限性导致人们寻求更复杂的知识检索和集成方法来应用于人工智能系统。

这种转变的影响超出了技术领域。 随着人工智能越来越融入社会的各个方面，对能够以更细致和全面的方式访问、处理和推理信息的系统的需求变得至关重要。 早期RAG系统的局限性凸显了人工智能数据基础设施领域持续研究和发展的重要性。

虽然有些人宣称“RAG已死”，但使用外部知识增强人工智能模型的根本概念仍然至关重要。 现在的重点是开发更先进的架构，以克服原始RAG管道的局限性。 这些进步包括整合多个数据源、实现实时更新以及集成推理能力。 RAG的演变反映了人工智能领域更广泛的趋势，即朝着更动态、自适应和智能的系统发展。