Yaqinda o‘tkazilgan 101 ta yirik tashkilotning so‘roviga ko‘ra, AI agentlari uchun biznes kontekstini ta'minlashga mo‘ljallangan infratuzilmalar ularga ishonch bildirish tezligidan tezroq qurilmoqda. Hozirgi kunda retrieval-augmented generation (RAG) usuli asosiy kontekst manbai bo‘lib qoldi va OpenAI File Search hamda Vertex AI Search kabi mahalliy provayder vositalari maxsus vektor ma'lumotlar bazalaridan o‘zib ketdi. Biroq, tashkilotlarning sezilarli qismi kontekstual ma'lumotlarning yetishmasligi yoki nomuvofiqligi sababli agentlar ko‘pincha noto‘g‘ri, ammo ishonchli javoblar berishini kuzatgan.
Ushbu muammoni hal qilish uchun kompaniyalar semantik boshqaruv qatlamlari va gibrid arxitekturalarni ishlab chiqmoqdalar, ammo ushbu infratuzilmalarning aksariyati hanuz amalga oshirish bosqichida. Mahalliy retrieval tizimlari ko‘proq ishlatilayotgan bo‘lsa-da, ko‘plab tashkilotlar maxsus yoki ko‘p arxitekturali vositalarni qo‘llab, mustaqilligini saqlab qolishni rejalashtirmoqda. Aksariyat tashkilotlar retrieval tizimlarini ma'lumotlarga osonlik bilan kirish va operatsion samaradorlikka asoslanib tanlaydi va ishga tushirilgandan so‘ng, ular javoblar aniqligi va xavfsizligini yaqinroq kuzatadi. Umuman olganda, hisobot retrieval hajmini oshirish ishonch bo‘shlig‘ini to‘ldirish uchun yetarli emasligini va boshqaruv, umumiy belgilashlar va haqiqiy kirish nazoratiga ehtiyoj borligini ko‘rsatadi.