從 RAG 蛻變重生到 PostgreSQL 崛起，資料領域 6 大變革正瞄準企業 AI
回顧過去數十年，資料數據產業的發展態勢相對穩定，例如關聯式資料庫長期佔據主導地位；然而，NoSQL、圖形資料庫以及向量系統的興起，導致這種穩定的局面逐漸遭到打破。
當世界正式進入 AI 代理時代，資料產業的各項基礎設施，也將面臨前所未有的劇變，其演化速度甚至將更勝以往，而外界唯一可以確定的事情，或許只在於資料、數據的重要性，已經達到了空前絕後的新高度。
變革一：RAG 從單一檢索走向多層增強
首先，關於「檢索增強生成（RAG）」技術的爭論，將從 2025 年延續至 2026 年，而業界所關注的重點，在於傳統 RAG 所陷入的發展困境。
畢竟，舊有的 RAG 架構類似於搜尋引擎，其檢索出來的內容，往往都僅限單一來源的結果，這種侷限性讓業界開始質疑，傳統單層 RAG 是否足以支撐複雜應用
事實上，直到今日 RAG 也並未完全消失，只是業界出現了許多基於 RAG，並且更加進化的替代方案與改良技術。
舉例來說，由 Snowflake 所推出的 AI 代理文件分析技術，即可橫跨數千個資料來源，替文件進行深度資訊分析，而且無需人力預先將數據進行結構化；其他如 GraphRAG 等技術，也正在為 RAG 帶來更廣泛的應用與更強大的功能。
因此對於企業來說，根據具體情況評估 RAG 的使用需求才是上策，傳統 RAG 仍適用於靜態知識檢索，而 GraphRAG 等增強技術，則適合處理複雜、多來源的數據查詢，讓企業在實際應用上有更多元的選擇。
變革二：脈絡記憶與 AI 代理相輔相成
雖然 RAG 在企業 AI 資料領域仍不會消失，但是於 AI 代理應用方面，發展勢頭十分猛烈的「脈絡記憶（Contextual Memory，又稱情境記憶）」，在需要長期狀態與回饋學習的 AI 代理場景中，重要性正快速上升，並可能在部分應用中取代傳統 RAG。
脈絡記憶跟 RAG 的關鍵差異，在於 RAG 只適合檢索靜態數據，而脈絡記憶能夠讓大型語言模型儲存、存取長時間跨度內的相關資訊，這對於需要從回饋中學習並維持狀態，甚至隨時間不斷演化的 AI 代理來說尤其重要。
在 2025 年，脈絡記憶已經有 Hindsight、A-MEM、GAM、LangMem 和 Memobase 等多種架構、技術陸續出現，成為 AI 業界重要的發展方向。
展望 2026 年，脈絡記憶將不再只是新興技術，而是會成為 AI 代理運作時的標準配備，甚至是企業部署 AI 代理應用時，必須跨越的基本門檻。
變革三：向量資料庫從通用解法轉向高效能場景
回顧生成式 AI 發展初期，如 Pinecone、Milvus 這類專用的向量資料庫曾經紅極一時，因為當大型語言模型想要獲得新資訊時，就得存取相關數據，而數據通常會先轉化為向量資料，方便 AI 從資料庫中直接提取。
然而到了 2025 年，業界才終於意識到「向量」其實是一種可以被整合進現有資料庫的「數據類型」，而非必須獨立存在的「資料庫類型」，進一步使企業部署專用向量資料庫的腳步出現停滯。
以現況來說，企業已經可以直接使用支援向量功能的現有資料庫，例如 Oracle 或 Google 所提供的產品，甚至連 Amazon S3 也開始支援向量資料儲存，大幅降低了業界對專用向量資料庫的需求。
但是跟 RAG 一樣，即便企業擁有更多元的選擇，專用向量資料庫也不會就此消失，只是該領域產品將於 2026 年集中到利基市場，專門服務那些通用解決方案無法滿足，或者需要極致效能、特殊優化的企業進行部署。
變革四：老而彌堅的 PostgreSQL 崛起
即便 AI 是非常新穎的技術，但有一項「老產品」預期會在 2026 年煥發新生，那就是即將滿 40 歲的開源資料庫 PostgreSQL。
若仔細觀察 2025 年的數起重要投資，其實不難發現 PostgreSQL 似乎已經成為了生成式 AI 解決方案，業界廠商所首選的資料庫霸主。
舉例來說，Snowflake 斥資 2.5 億美元，大膽收購 PostgreSQL 解決方案業者 Crunchy Data，還有 Databricks 以 10 億美元收購 PostgresSQL 資料庫新創公司 Neon，以及透過 PostgreSQL 提供後端服務的平台 Supabase，日前也宣布完成 1 億美元融資等，明確揭示業界正將 PostgreSQL 列為優先選擇。
以開源為基礎，配合充足的開發靈活性，以及足夠令人信賴的效能，已經使得 PostgreSQL 成為氛圍編碼的標準搭配，預期 2026 年只會有更多企業跟進採納，共同見證 PostgreSQL 更廣泛的成長和普及。
變革五：現有解決方案的持續創新
資料領域是個不斷進步、追求效率和嶄新方法的產業，尤其是許多企業認為已經獲得解決的問題，實際上仍擁有巨大的創新空間。
舉例來說，透過 AI 分析 PDF 文件等「非結構化資料源」的功能，雖然早已存在許多年，但想要在大規模應用下，保持一定的精準度仍具備相當難度。
對此，如 Databricks 和 Mistral 等廠商，近期仍持續推出各種改進方案，希望為這項「已經被解決的問題」，找出更加優異、更具效率的處理方法。
其他像是自然語言轉譯為 SQL 之類的技術，同樣在 2025 年持續演進，並預期於 2026 年出現更多突破。因此對於企業來說，永遠不要假設資料處理的基礎功能，發展至今已經達到「完美無瑕」，反而應該持續評估新興技術與方法，觀察它們所帶來的效益，是否能夠超越現有工具。
變革六：廠商併購、整合牽動市場格局
最後，2025 年是資料領域廠商「財源廣進」的一年。Meta 投資 Scale AI 達 143 億美元，IBM 計劃以 110 以美元收購 Confluent，Salesforce 則以 80 億美元收購 Informatica。
若無意外，上述趨勢預期將在 2026 年繼續下去，因為科技巨頭已經十分清楚，資料對於實現 AI 代理有著關鍵性的地位和作用。
只不過，資料廠商在 2026 年的併購與整合，對於業界的整體影響相對難以預測，它既有可能導致市場走向「供應商綁定」，也有可能讓市場變得更開放、更多元，使其他企業得以擴展現有的 AI 功能與平台。
總歸而言，在 2026 年「企業是否要使用 AI」已經不再是關鍵問題，最關鍵的重點反而在於，企業所選擇的數據、資料系統「是否能夠支撐 AI 發展」。
隨著 AI 代理應用趨於成熟，決定企業 AI 專案能否擴張或走向失敗的關鍵，將是組織能否具備耐用、穩固的資料基礎設施，而非那些在傳統 AI 應用中精心設計的提示詞，或者無法長期運用的花俏架構。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《VentureBeat》、《InfoWorld》，首圖來源：Nano Banana Pro
（責任編輯：鄒家彥）