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，在特定时间检索特定查询的结果，而且通常仅限于单个数据源。

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年末于VentureBeat上发表的文章，代理式人工智能的时代正以前所未有的速度推动数据基础设施的发展。

正如Kerner指出的那样，早期RAG管道的核心问题在于它们与简单搜索功能的相似性。 它们基于特定时刻的特定查询来检索信息。 这与现代人工智能应用的需求形成对比，后者需要更动态和全面的数据集成。

RAG的局限性刺激了数据基础设施的创新。 重点正在转向能够处理多个数据源并适应不断变化的信息需求的系统。 这种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。