6 прогнозов в области данных на 2026 год: RAG мертв, хорошо забытое старое и будущее векторных баз данных
На протяжении десятилетий ландшафт данных оставался относительно статичным. Реляционные базы данных (привет, Oracle!) были стандартом по умолчанию и доминировали, организуя информацию в привычные столбцы и строки.
Эта стабильность пошатнулась, когда одна за другой появились волны NoSQL-хранилищ документов, графовых баз данных и, совсем недавно, векторизованных систем. В эпоху агентного ИИ инфраструктура данных снова находится в состоянии турбулентности и развивается быстрее, чем когда-либо в недавнем прошлом.
С наступлением 2026 года стал очевиден один урок: данные важны как никогда.
RAG мертв. Да здравствует RAG
Пожалуй, самым значительным трендом 2025 года, который продолжит вызывать споры в 2026 году (и, возможно, за его пределами), остается роль RAG (поисково-дополненной генерации).
Проблема в том, что архитектура оригинального конвейера RAG во многом напоминает базовый поиск. Извлечение находит результат конкретного запроса в определенный момент времени. Кроме того, она часто ограничивается единственным источником данных — по крайней мере, так строились конвейеры RAG в прошлом (под прошлым понимается любое время до июня 2025 года).
Эти ограничения заставили растущую череду вендоров заявлять, что RAG умирает, уходит в прошлое или уже мертв.
Однако на смену им приходят альтернативные подходы (например, контекстная память), а также доработанные и усовершенствованные методы RAG. Например, компания Snowflake недавно анонсировала свою технологию агентной аналитики документов, которая расширяет традиционный конвейер данных RAG, позволяя проводить анализ по тысячам источников без предварительной структуризации данных. Появляется и множество других подходов, похожих на RAG, включая GraphRAG, использование и возможности которого в 2026 году, судя по всему, будут только расти.
Так что RAG (полностью) не умер, по крайней мере пока. В 2026 году организации все еще найдут сценарии применения, где требуется извлечение данных, и какая-то усовершенствованная версия RAG, скорее всего, придется как нельзя кстати.
В 2026 году предприятиям следует оценивать варианты использования индивидуально. Традиционный RAG подходит для извлечения статических знаний, в то время как расширенные подходы, такие как GraphRAG, оптимальны для сложных мультиисточниковых запросов.
Контекстная память — обязательное условие для агентного ИИ
Хотя RAG не исчезнет полностью в 2026 году, подход, который, скорее всего, превзойдет его по популярности в сфере агентного ИИ — это контекстная память, также известная как агентная или долгоконтекстная память. Эта технология позволяет большим языковым моделям (LLM) хранить и использовать релевантную информацию в течение длительных периодов времени.
В течение 2025 года появилось множество подобных систем, включая Hindsight, фреймворк A-MEM, General Agentic Memory (GAM), LangMem и Memobase.
RAG останется полезным для статических данных, но агентная память критически важна для адаптивных ассистентов и рабочих процессов агентного ИИ, которые должны обучаться на основе обратной связи, сохранять состояние и адаптироваться с течением времени.
В 2026 году контекстная память перестанет быть новаторским приемом и превратится в базовое требование для многих операционных внедрений агентного ИИ.
Сценарии использования специализированных векторных баз данных изменятся
На заре современной эры генеративного ИИ специализированные векторные базы данных (такие как Pinecone и Milvus, среди прочих) были невероятно популярны.
Чтобы LLM (как правило, но не исключительно через RAG) получила доступ к новой информации, ей нужно обратиться к данным. Лучший способ сделать это — закодировать данные в виде векторов, то есть числового представления сути данных.
В 2025 году стало предельно очевидно, что векторы — это не какой-то особый тип базы данных, а скорее специфический тип данных, который можно интегрировать в существующую мультимодельную базу данных. Таким образом, вместо того чтобы заставлять организацию использовать специализированную систему, можно просто задействовать уже имеющуюся базу данных, поддерживающую векторы. Например, векторы поддерживает Oracle, как и любая база данных от Google.
И это еще не все. Amazon S3, долгое время бывший фактическим лидером в области облачного объектного хранения, теперь позволяет пользователям хранить векторы, что еще больше снижает потребность в выделенной уникальной векторной базе данных. Это не значит, что объектное хранилище заменяет поисковые системы по векторам — производительность, индексация и фильтрация по-прежнему имеют значение, — но оно сужает круг задач, требующих специализированных систем.
Нет, это не значит, что специализированные векторные базы данных мертвы. Как и в случае с RAG, в 2026 году сохранятся сценарии применения для целевых векторных БД. Изменится то, что этот круг задач, вероятно, несколько сузится для организаций, которым требуется максимальный уровень производительности или специфическая оптимизация, неподдерживаемая универсальными решениями.
Восхождение PostgreSQL
С наступлением 2026 года старое вновь становится актуальным. В 2026 году открытой базе данных PostgreSQL исполнится 40 лет, но при этом она будет востребована как никогда раньше.
В течение 2025 года стало очевидно абсолютное доминирование PostgreSQL как базовой базы данных для создания любых решений на базе генеративного ИИ. Snowflake потратила 250 миллионов долларов на покупку поставщика баз данных PostgreSQL — компании Crunchy Data; Databricks выделила 1 миллиард долларов на приобретение Neon; а компания Supabase привлекла 100 миллионов долларов в рамках раунда серии E, что оценило ее в 5 миллиардов долларов.
Все эти деньги служат четким сигналом того, что предприятия выбирают PostgreSQL по умолчанию. Причин тому множество, включая открытый исходный код, гибкость и производительность. Для вайб-кодинга (в частности, ключевого сценария использования для Supabase и Neon) PostgreSQL является стандартом.
Ожидайте дальнейшего роста популярности и внедрения PostgreSQL в 2026 году, по мере того как все больше организаций придут к тем же выводам, что и Snowflake с Databricks.
Исследователи данных продолжат находить новые способы решения уже решенных проблем
Вполне вероятно, что появится еще больше инноваций, направленных на решение проблем, которые многие организации уже считают решенными.
В 2025 году мы увидели множество нововведений, таких как способность ИИ парсить данные из неструктурированных источников вроде PDF. Эта возможность существует уже несколько лет, но, как выяснилось, ее сложнее внедрить в масштабах предприятия, чем многие предполагали. Теперь у Databricks есть усовершенствованный парсер, а другие вендоры, включая Mistral, представили собственные улучшения.
То же самое касается перевода с естественного языка на SQL. Хотя кто-то мог счесть эту проблему решенной, она продолжала привлекать инновации в 2025 году и увидит их новые проявления в 2026-м.
Крайне важно, чтобы предприятия сохраняли бдительность в 2026 году. Не стоит считать такие базовые возможности, как парсинг или генерация SQL из текста, полностью решенными. Продолжайте оценивать новые подходы, которые могут значительно превзойти существующие инструменты.
Слияния, поглощения и инвестиции продолжатся
2025 год выдался годом огромных вливаний капитала в поставщиков данных.
Meta инвестировала 14,3 миллиарда долларов в вендора для разметки данных Scale AI; компания IBM объявила о планах приобрести поставщика решений для потоковой передачи данных Confluent за 11 миллиардов долларов; а Salesforce приобрела Informatica за 8 миллиардов долларов.
Организациям стоит ожидать сохранения темпов поглощений самого разного масштаба в 2026 году, поскольку крупные игроки осознают фундаментальную важность данных для успеха агентного ИИ.
Влияние слияний и поглощений на бизнес в 2026 году предсказать сложно. Это может привести как к технологической привязке к вендору (vendor lock-in), так и к расширению возможностей платформ.
В 2026 году вопрос будет заключаться не в том, используют ли компании ИИ, а в том, способны ли их системы данных поддерживать его работу. По мере взросления агентного ИИ именно надежная инфраструктура данных — а не умные промпты или недолговечные архитектуры — определит, какие проекты масштабируются, а какие тихо заглохнут.
