A intenção de adoção de retrieval híbrido em programas de Retrieval Augmented Generation (RAG) empresariais triplicou no primeiro trimestre de 2026, passando de 10,3% para 33,3%, conforme dados do VB Pulse. Essa mudança reflete a necessidade de empresas que escalaram RAG rapidamente em 2025 de reconstruir suas arquiteturas para lidar com problemas de qualidade e escala. O retrieval híbrido, que integra embeddings densos com busca por palavra-chave esparsa e reranking, emergiu como a estratégia de consenso para cargas de trabalho agentic.

Essa tendência indica um afastamento de soluções de banco de dados vetoriais autônomos, como Weaviate, Milvus, Pinecone e Qdrant, que perderam participação. Em contrapartida, stacks personalizados e soluções de retrieval nativas de provedores estão ganhando espaço. A confiabilidade operacional em escala agora é a principal razão para manter uma camada de vetor dedicada, superando a precisão. A evolução na avaliação dos sistemas de retrieval, com maior foco na relevância da resposta, sugere um mercado mais sofisticado, refutando a ideia de que o RAG estaria obsoleto.