Algo mudou no RAG empresarial no primeiro trimestre de 2026. Os dados do VB Pulse abrangendo janeiro a março contam uma história consistente: o mercado parou de adicionar camadas de recuperação e começou a corrigir as que já possui. Chame isso de reconstrução de recuperação.
A pesquisa abrangeu três ondas mensais consecutivas de organizações com 100 ou mais funcionários, com entre 45 e 58 entrevistados qualificados por mês em termos de adoção de plataforma, intenção de compra, perspectiva de arquitetura e critérios de avaliação. Os dados devem ser tratados como direcionais.
A intenção das empresas de adotar a recuperação híbrida triplicou de 10,3% para 33,3% em um único trimestre – mesmo quando 22% das empresas qualificadas entrevistadas relataram não ter nenhum sistema RAG de produção. Para engenheiros de dados e arquitetos empresariais que constroem infraestruturas de IA ativas, os dados revelam um mercado em transição ativa: a arquitetura RAG que a maioria das empresas constrói em escala não é aquela que esperam executar até ao closing do ano.
A recuperação híbrida tornou-se a estratégia empresarial de consenso. Ao contrário dos pipelines RAG de método único que dependem apenas da similaridade vetorial, a recuperação híbrida combina incorporações densas com pesquisas esparsas de palavras-chave e camadas de reclassificação, trocando a simplicidade pela precisão da recuperação e controle de acesso que as cargas de trabalho dos agentes de produção exigem.
A categoria de banco de dados vetorial independente está sob pressão. Weaviate, Milvus, Pinecone e Qdrant perderam participação de adoção ao longo do trimestre nos dados do VB Pulse. Pilhas personalizadas e recuperação nativa do provedor estão absorvendo sua parcela deslocada.
Uma minoria crescente de empresas está a abandonar completamente o RAG – um sinal de que a narrativa de maturidade do mercado tem excepções significativas.
As organizações que adotaram o RAG em 2025 estão atingindo o mesmo ponto de falha: a arquitetura construída para recuperação de documentos não se mantém em escala de agência.
As empresas que escalaram o RAG rapidamente agora estão pagando para reconstruí-lo
Os dois maiores movimentos de intenção no primeiro trimestre estão diretamente conectados: empresas que enfrentam problemas de qualidade de recuperação em grande escala e recuperação híbrida emergindo como a resposta consensual.
As prioridades de investimento mudaram paralelamente. A avaliação e os testes de relevância levaram a intenção orçamental em Janeiro a 32,8% e caiu para 15,6% em Março. A otimização de recuperação moveu-se na direção oposta, de 19,0% para 28,9% – ultrapassando pela primeira vez a avaliação como a área de investimento de maior crescimento.
Steven Dickens, vice-presidente e líder de prática da HyperFRAME Analysis, descreveu a carga operacional que as equipes de dados corporativos estão enfrentando em uma entrevista da VentureBeat em março sobre a pilha de dados de IA agente da Oracle. “As equipes de dados estão exaustas pela fadiga da fragmentação”, disse Dickens. “Gerenciar um armazenamento de vetores separado, um banco de dados gráfico e um sistema relacional apenas para alimentar um agente é um pesadelo de DevOps.”
Essa fadiga aparece diretamente nos dados da plataforma. O aumento da pilha personalizada para 35,6% não é uma rejeição à recuperação gerenciada – muitas organizações executam ambas. É uma resposta de consolidação das equipes de engenharia que atingiram os limites da montagem de muitos componentes.
Nem todas as empresas chegaram tão longe. Os dados do VB Pulse incluem um sinal que complica a narrativa geral de crescimento do mercado: 22,2% dos entrevistados qualificados não relataram nenhum RAG de produção até março, acima dos 8,6% em janeiro. O relatório atribui este grupo a organizações que “ainda não se comprometeram com qualquer infra-estrutura de recuperação, ou que interromperam programas” – concentradas nos cuidados de saúde, na educação e no governo, os mesmos sectores que apresentam as taxas mais elevadas de orçamentos fixos.
Bancos de dados vetoriais independentes estão perdendo o argumento da adoção, mas ganhando o argumento da confiabilidade
Relatórios recentes da VentureBeat ilustram por que a camada de recuperação dedicada ainda é importante na produção.
Duas empresas baseadas no Qdrant mostram por que a infraestrutura vetorial desenvolvida especificamente ainda vence na produção.
A &AI constrói infraestrutura para litígios de patentes e executa pesquisas semânticas em centenas de milhões de documentos. Fundamentar cada resultado em um documento de origem actual não é opcional – os advogados de patentes não agirão com base em textos gerados por IA. Esse requisito torna clara a escolha arquitetônica.
“O agente é a interface”, disse Herbie Turner, fundador e CTO da &AI, à VentureBeat em março. “O banco de dados vetorial é a verdade básica.”
GlassDollar, uma startup que ajuda Siemens e Mahle a avaliar startups, executa um padrão de recuperação de agente em um corpus que se aproxima de 10 milhões de documentos indexados. Um único immediate do usuário se espalha em diversas consultas paralelas, cada uma recuperando candidatos de um ângulo diferente antes que os resultados sejam combinados e reclassificados. Esse quantity de consultas e requisitos de precisão foram o que motivou a escolha de uma infraestrutura vetorial desenvolvida especificamente.
“Medimos o sucesso pelo recall”, disse Kamen Kanev, chefe de produto da GlassDollar, ao VentureBeat em março. “Se as melhores empresas não estão nos resultados, nada mais importa. O usuário perde a confiança.”
Os dados do VB Pulse mostram que o enquadramento – recuperação como verdade em vez de recurso – está ganhando força em todo o mercado empresarial mais amplo, mesmo com o declínio da adoção de bancos de dados vetoriais independentes.
O motivo pelo qual as empresas dizem que precisam de uma camada vetorial dedicada mudou significativamente no primeiro trimestre. Em janeiro, os principais motivos foram a complexidade do controle de acesso (20,7%) e a precisão da recuperação (19,0%). Em março, a confiabilidade operacional em escala havia aumentado para 31,1% — mais do que duplicando e ultrapassando todo o resto. As empresas já não mantêm infraestruturas de vetores principalmente para fins de precisão. Eles o mantêm porque é a parte da pilha na qual podem confiar quando os volumes de consulta são dimensionados.
Como as empresas estão redefinindo o que significa boa recuperação
A forma como as empresas avaliam os seus sistemas de recuperação mudou notavelmente ao longo do primeiro trimestre – e a direção dessa mudança aponta para um mercado cada vez mais sofisticado sobre o que realmente significa uma boa recuperação.
Em Janeiro, a correcção das respostas dominou os critérios de avaliação em 67,2% – muito acima de qualquer outra coisa. Em março, a correção das respostas (53,3%), a precisão da recuperação (53,3%) e a relevância das respostas (53,3%) convergiram exatamente. Obter a resposta certa não é mais suficiente se ela vier do documento errado ou se perder o contexto da pergunta.
A relevância das respostas foi o único critério que subiu no trimestre, ganhando cinco pontos percentuais. É também o mais difícil de medir — se o contexto recuperado é realmente o contexto certo para aquela questão específica requer uma infra-estrutura de avaliação específica, e não apenas verificações de correcção de aprovação ou reprovação. Sua ascensão sinaliza que uma parcela significativa de compradores empresariais ultrapassou totalmente os testes básicos de RAG.
O veredicto do mercado: a RAG não está morta. A arquitetura authentic é
A narrativa “RAG está morto” ganhou impulso actual em 2026. Baseava-se em duas afirmações. A primeira: janelas de contexto longo — modelos capazes de processar centenas de milhares de tokens em um único immediate — tornariam desnecessária a recuperação dedicada. A segunda: os sistemas de memória agente, que armazenam o que um agente aprende ao longo das sessões, em vez de recuperá-lo sempre, absorveriam inteiramente o problema de acesso ao conhecimento.
Os dados do VB Pulse são a resposta do mercado empresarial à primeira afirmação. A posição do contexto longo como arquitetura dominante caiu de 15,5% em janeiro para 3,5% em fevereiro, antes de recuperar parcialmente para 6,7% em março. A amostra de janeiro foi fortemente voltada para os entrevistados de Tecnologia e Software program — o segmento mais exposto a anúncios de modelos de contexto longo no closing de 2025. À medida que a amostra se diversificou, a posição evaporou.
Sobre a questão da memória, Jonathan Frankle, cientista-chefe de IA da Databricks, enquadrou a arquitetura claramente em uma entrevista de março à VentureBeat: um banco de dados vetorial com milhões de entradas fica na base da pilha de memória agente, grande demais para caber no contexto. A janela de contexto do LLM fica na parte superior. Entre elas, novas camadas de cache e compactação estão surgindo — mas nenhuma delas substitui a camada de recuperação na base. Novos sistemas de memória agente, como o Hindsight, desenvolvido pela Vectorize, e abordagens de memória observacional, como as da estrutura Mastra, abordam a continuidade da sessão e o contexto do agente ao longo do tempo – um problema diferente da pesquisa de alta recuperação em milhões de documentos corporativos em constante mudança.
O sinal mais importante: a percentagem de inquiridos que não esperam implementações de RAG em grande escala até ao closing do ano cresceu de 3,4% para 15,6% – quase 5x. Isso não é um veredicto contra a recuperação. É um veredicto contra a arquitetura de recuperação que a maioria das empresas construiu primeiro.
A reconstrução de recuperação não é opcional
A reconstrução de recuperação é o custo de dimensionar o RAG sem primeiro decidir qual arquitetura poderia realmente suportá-lo.
Se a sua organização está entre os 43,1% que entraram no primeiro trimestre planejando expandir o RAG para mais fluxos de trabalho, os dados do VB Pulse sugerem que o plano já mudou para muitos de seus pares – e pode precisar mudar para você. A recuperação híbrida é o destino consensual. O crescimento da pilha personalizada para 35,6% reflete as equipes que estão construindo infraestrutura de recuperação em torno de requisitos que os produtos prontos para uso não atendem totalmente.
RAG não está morto. A arquitetura que a maioria das empresas usa para implementá-lo é. Os dados sugerem que a reconstrução não é uma decisão futura. Para 33% das empresas, a reconstrução já é a prioridade declarada.
