Il RAG nell'intelligenza artificiale non è morto: contesti lunghi, costi reali, studi sul context rot e quando il retrieval resta obbligatorio.
"Il RAG è morto": la frase torna ogni sei mesi dal 2023, e a ogni funerale annunciato il retrieval si installa in silenzio in un'altra piattaforma. La mia risposta diretta: no, il RAG non è morto nel 2026. È morto lo stack da demo del 2023, la pipeline ingenua che spezza tutto in blocchi da 512 token, vettorizza, calcola una similarità coseno e incrocia le dita. Ciò che l'ha sostituita non è "zero retrieval". È un retrieval diventato così standard che nessuno ci scrive più sopra un post di lancio. La confusione è comprensibile. Le finestre di contesto sono esplose, gli agenti hanno imparato a cercare da soli, e ogni grande piattaforma vende ormai il retrieval gestito come una casella da spuntare. Se il vostro modello mentale del RAG è "un database vettoriale da sorvegliare", allora sì, quel mestiere sta sparendo. Se è "dare al modello l'informazione giusta al momento…