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管道架构正在过时。 这种转变是由传统RAG的局限性驱动的，传统RAG的功能很像基本搜索，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，主要由像Oracle这样的关系数据库主导。 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，已经打破了这种稳定性。 据专家称，代理式人工智能时代的到来正以前所未有的速度推动数据基础设施的发展。

正如众多人工智能专家所强调的那样，最初RAG架构的核心问题在于其限制性。 该技术最初的形式难以适应现代人工智能应用程序的动态需求，特别是那些需要跨多个来源进行实时数据集成和分析的应用程序。 这导致大量公司提供替代方案，每家公司都断言RAG的局限性正变得越来越明显。

围绕RAG的争论反映了一个更广泛的趋势：数据在人工智能时代的重要性日益增加。 随着人工智能模型变得越来越复杂，它们对高质量、易于访问的数据的依赖性也在增强。 这刺激了数据基础设施的创新，重点是能够处理多样化数据类型、高效扩展并提供实时洞察的系统。

人工智能中数据管理的未来仍然不确定，但有一点是明确的：对数据基础设施的需求只会增加。 最初RAG管道的局限性暴露了对更灵活、适应性更强和更全面的数据解决方案的需求。 2026年的发展可能会决定RAG是否能够进化以满足这些需求，或者它是否会被更新、更先进的方法所取代。