Dữ liệu trong năm 2026

RAG đã chết. Muôn năm RAG

Có lẽ xu hướng quan trọng nhất từ 2025 sẽ tiếp tục được tranh luận trong năm 2026 (và có thể xa hơn) là vai trò của RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Vấn đề nằm ở chỗ kiến trúc pipeline RAG nguyên bản hoạt động rất giống một công cụ tìm kiếm cơ bản. Nó truy xuất kết quả cho một truy vấn cụ thể, tại một thời điểm cụ thể. Nó cũng thường bị giới hạn ở một nguồn dữ liệu duy nhất, ít nhất là theo cách các pipeline RAG được xây dựng trước đây (mà “trước đây” ở đây có nghĩa là bất kỳ thời điểm nào trước tháng 6/2025).

Những hạn chế này đã dẫn đến một loạt các nhà cung cấp đồng thanh tuyên bố RAG sắp lỗi thời, sắp chết, hoặc thậm chí đã chết.

Tuy nhiên, những gì đang nổi lên không chỉ là các phương pháp thay thế (như bộ nhớ theo ngữ cảnh), mà còn là những cách tiếp cận RAG tinh vi và được cải tiến hơn. Ví dụ, Snowflake gần đây đã công bố công nghệ phân tích tài liệu kiểu tác nhân, mở rộng quy trình RAG truyền thống để cho phép phân tích hàng nghìn nguồn dữ liệu mà không cần chúng phải có cấu trúc sẵn. Bên cạnh đó còn có các phương pháp lai khác như GraphRAG, dự kiến sẽ ngày càng được sử dụng rộng rãi và mạnh mẽ hơn trong năm 2026.

Vì vậy, RAG giờ đây không (hoàn toàn) chết, ít nhất là chưa. Các tổ chức trong năm 2026 vẫn sẽ tìm thấy những trường hợp cần truy xuất dữ liệu, và một phiên bản nâng cấp nào đó của RAG vẫn có thể phù hợp. Doanh nghiệp nên đánh giá từng trường hợp sử dụng cụ thể: RAG truyền thống phù hợp để truy xuất tri thức tĩnh, trong khi các phương pháp nâng cao như GraphRAG lại phù hợp với các truy vấn phức tạp, đa nguồn.

Bộ nhớ theo ngữ cảnh: Yêu cầu căn bản cho AI tác nhân

Mặc dù RAG sẽ không biến mất hoàn toàn vào năm 2026, một phương pháp có khả năng được sử dụng phổ biến hơn cho AI tác nhân chính là bộ nhớ theo ngữ cảnh (contextual memory), còn gọi là bộ nhớ tác nhân (agentic memory) hay bộ nhớ ngữ cảnh dài (long-context memory). Công nghệ này cho phép các LLM lưu trữ và truy cập thông tin liên quan trong suốt một khoảng thời gian dài.

Nhiều hệ thống như vậy đã xuất hiện trong năm 2025, bao gồm Hindsight, Khung A-MEM, Bộ nhớ Tác nhân Tổng quát (GAM), LangMem và Memobase. RAG vẫn hữu ích cho dữ liệu tĩnh, nhưng bộ nhớ tác nhân mới là chìa khóa cho các trợ lý thích ứng và quy trình làm việc AI cần học từ phản hồi, duy trì trạng thái và thích ứng theo thời gian.

Đến năm 2026, bộ nhớ theo ngữ cảnh sẽ không còn là một tính năng xa lạ; nó sẽ trở thành yêu cầu tối thiểu bắt buộc phải có cho nhiều triển khai AI tác nhân.

Trường hợp sử dụng cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng sẽ thu hẹp

Vào buổi đầu của kỷ nguyên AI tạo sinh hiện đại, các cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng (như Pinecone và Milvus) đã thực sự thống trị.

Để một LLM (thường thông qua RAG) có thể truy cập thông tin mới, nó cần dữ liệu. Cách hiệu quả để làm điều này là mã hóa dữ liệu thành vector — một biểu diễn số hóa về bản chất của dữ liệu.

Năm 2025, một điều trở nên rõ ràng: vector không còn là một loại cơ sở dữ liệu riêng biệt, mà đã trở thành một kiểu dữ liệu có thể được tích hợp vào các cơ sở dữ liệu đa mô hình sẵn có. Vì vậy, thay vì phải dùng một hệ thống chuyên biệt, các tổ chức có thể chỉ cần sử dụng cơ sở dữ liệu hiện tại của họ nếu nó hỗ trợ vector. Ví dụ, Oracle đã hỗ trợ vector, và tất cả các cơ sở dữ liệu do Google cung cấp cũng vậy.

Và tin tốt còn hơn thế. Amazon S3, vốn đã là nhà cung cấp lưu trữ đối tượng đám mây hàng đầu, giờ đây cũng cho phép người dùng lưu trữ vector, tiếp tục làm giảm nhu cầu về một cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng riêng biệt. Điều này không có nghĩa là lưu trữ đối tượng sẽ thay thế hoàn toàn các công cụ tìm kiếm vector — các yếu tố như hiệu suất, lập chỉ mục và lọc vẫn rất quan trọng — nhưng nó thu hẹp đáng kể phạm vi các tình huống cần đến hệ thống chuyên biệt.

Điều này không có nghĩa là các cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng đã hết thời. Giống như RAG, vẫn sẽ có những trường hợp sử dụng cụ thể cho chúng trong năm 2026. Điều thay đổi là các trường hợp sử dụng đó sẽ trở nên chuyên biệt hơn, chủ yếu dành cho các tổ chức cần hiệu suất tối đa hoặc những tối ưu hóa đặc thù mà giải pháp đa năng không đáp ứng được.

Thời đại thống trị của PostgreSQL

Khi bước vào năm 2026, cái cũ lại trở thành mới mẻ. Cơ sở dữ liệu mã nguồn mở PostgreSQL sẽ bước sang tuổi 40 vào năm 2026, nhưng nó lại trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Xuyên suốt năm 2025, vị thế vượt trội của PostgreSQL với tư cách là nền tảng cơ sở dữ liệu hàng đầu để xây dựng bất kỳ giải pháp GenAI nào đã trở nên rõ ràng. Snowflake chi 250 triệu USD để mua lại nhà cung cấp dịch vụ PostgreSQL Crunchy Data; Databricks chi 1 tỷ USD để mua Neon; và Supabase huy động thành công 100 triệu USD vòng Series E, nâng định giá lên 5 tỷ USD.

Những khoản đầu tư khổng lồ đó là tín hiệu rõ ràng cho thấy giới doanh nghiệp đang chọn PostgreSQL làm mặc định. Lý do thì nhiều, từ nền tảng mã nguồn mở, tính linh hoạt cho đến hiệu suất. Đối với “vibe coding” (một trường hợp sử dụng cốt lõi của Supabase và Neon), PostgreSQL chính là tiêu chuẩn.

Hãy kỳ vọng sẽ thấy sự tăng trưởng và áp dụng PostgreSQL nhiều hơn nữa trong năm 2026, khi ngày càng nhiều tổ chức đi đến kết luận giống như Snowflake và Databricks.

Các nhà khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục tìm cách giải quyết những vấn đề tưởng chừng đã xong

Rất có thể sẽ có nhiều đổi mới hơn để giải quyết những vấn đề mà nhiều tổ chức tưởng rằng đã được giải quyết từ lâu.

Năm 2025 chứng kiến nhiều bước đột phá, chẳng hạn như khả năng AI phân tích cú pháp dữ liệu từ các nguồn phi cấu trúc như PDF. Đây là khả năng đã có từ vài năm, nhưng việc vận hành nó ở quy mô lớn lại khó khăn hơn nhiều so với những gì người ta tưởng. Databricks hiện có một trình phân tích cú pháp nâng cao, và các nhà cung cấp khác như Mistral cũng đã có những cải tiến riêng.

Điều tương tự cũng xảy ra với việc dịch ngôn ngữ tự nhiên sang SQL. Dù một số người có thể cho rằng đây là bài toán đã có lời giải, nhưng lĩnh vực này vẫn tiếp tục chứng kiến sự đổi mới trong năm 2025 và sẽ còn nhiều hơn nữa vào năm 2026.

Điều quan trọng cho các doanh nghiệp trong năm 2026 là phải luôn cảnh giác. Đừng cho rằng những khả năng nền tảng như phân tích cú pháp hay dịch ngôn ngữ tự nhiên sang SQL đã được giải quyết triệt để. Hãy liên tục đánh giá các cách tiếp cận mới, vì chúng có thể vượt trội hơn hẳn các công cụ hiện tại.

Làn sóng mua lại, đầu tư và hợp nhất sẽ tiếp diễn

Năm 2025 là một năm lớn với số vốn khổng lồ đổ vào các công ty cung cấp giải pháp dữ liệu.

Meta đầu tư 14.3 tỷ USD vào Scale AI – công ty gán nhãn dữ liệu; IBM thông báo kế hoạch mua lại nhà cung cấp nền tảng streaming dữ liệu Confluent với giá 11 tỷ USD; và Salesforce mua lại Informatica với giá 8 tỷ USD.

Các tổ chức nên kỳ vọng làn sóng mua lại ở mọi quy mô sẽ tiếp tục trong năm 2026, khi các ông lớn công nghệ càng nhận ra tầm quan trọng sống còn của dữ liệu đối với thành công của AI tác nhân.

Tác động của việc hợp nhất và mua lại đối với doanh nghiệp trong năm 2026 là khó lường. Nó có thể dẫn đến tình trạng phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất (vendor lock-in), nhưng cũng có thể mở ra những khả năng mới rộng lớn hơn trên nền tảng đó.

Vào năm 2026, câu hỏi không còn là doanh nghiệp có đang dùng AI hay không, mà là hệ thống dữ liệu của họ có đủ sức chống đỡ hay không. Khi AI tác nhân phát triển, chính cơ sở hạ tầng dữ liệu vững chắc — chứ không phải những câu lệnh thông minh hay kiến trúc nhất thời — sẽ quyết định triển khai nào được mở rộng quy mô và triển khai nào sẽ dần lụi tàn.

Tags: Cơ sở hạ tầng dữ liệu 2026, Xu hướng AI, Công nghệ cơ sở dữ liệuCơ sở hạ tầng dữ liệu 2026, Xu hướng AI, Công nghệ cơ sở dữ liệu