Rynek generowania rozszerzonego wyszukiwaniem (Retrieval Augmented Generation): Bieżąca analiza i prognoza (2025-2033)

Globalny rozmiar i prognoza rynku Retrieval Augmented Generation

Globalny rynek Retrieval Augmented Generation został wyceniony na 1 276,2 mln USD w 2024 r. i oczekuje się, że w okresie prognozy (2025–2033F) wzrośnie do silnego CAGR na poziomie około 32,1% ze względu na rosnące zapotrzebowanie na dokładny dostęp do informacji w czasie rzeczywistym oraz rozszerzające się wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w zastosowaniach korporacyjnych.

Analiza rynku Retrieval Augmented Generation

Zaawansowana technika sztucznej inteligencji Retrieval-Augmented Generation (RAG) łączy systemy lingwistyczne z możliwościami wyszukiwania danych, co generuje rzeczowe odpowiedzi uwzględniające aktualny kontekst. RAG wydobywa odpowiednie informacje zewnętrzne jako etap przetwarzania wstępnego przed procesem generowania, dzięki czemu osiąga doskonałe wyniki w przypadku złożonych zadań opartych na wiedzy. Ogólnobranżowy popyt na niezawodne, wytłumaczalne rozwiązania AI napędza obecny wzrost rynku, podczas gdy obsługa klienta, wraz z finansami opieki zdrowotnej i badaniami, reprezentują główne sektory zastosowań. Globalna adopcja RAG wzrasta ze względu na rosnącą transformację cyfrową, wraz z rozwojem dużych modeli językowych i popytem rynkowym na specyficzne dla danej domeny możliwości intelektualne.

Większość krajów w regionie Azji i Pacyfiku zaakceptuje Retrieval Augmented Generation, ale Chiny i Indie przewodzą wdrażaniu tej technologii. Chińska gospodarka rozwija się dzięki rządowemu wsparciu sztucznej inteligencji, wraz z masową kolekcją danych, umożliwiając szybkie działania w zakresie transformacji cyfrowej przedsiębiorstw. Sektor technologiczny w Indiach wspiera wiodącą rolę w rozwoju sztucznej inteligencji, ponieważ jest wspierany przez rządowe inicjatywy cyfrowe i trwające programy finansowania sztucznej inteligencji. Kraje te przewodzą rozwojowi wschodzących technologii, ponieważ szybko przechodzą na technologię RAG. Organizacje biznesowe na całym świecie wymagają dokładnych i skalowalnych aplikacji AI do zarządzania danymi w czasie rzeczywistym, ponieważ ich zapotrzebowanie na precyzyjne i skalowalne rozwiązania AI stale rośnie.

Globalne trendy na rynku Retrieval Augmented Generation

W tej sekcji omówiono kluczowe trendy rynkowe, które wpływają na różne segmenty globalnego rynku Retrieval Augmented Generation, zgodnie z ustaleniami naszego zespołu ekspertów ds. badań.

Integracja multimodalnego RAG:

Rynek systemów RAG dąży do znacznego wzrostu, ponieważ programiści łączą funkcje przetwarzania tekstu z przeglądem obrazów, wraz z możliwościami zarządzania danymi audio-wideo w nowych zintegrowanych platformach. Platformy sztucznej inteligencji rosną dzięki pracom rozwojowym, co poprawia aplikacje dzięki lepszym funkcjom interakcji z człowiekiem i lepszej kompatybilności z rozumieniem kontekstowym. Multimodalny system RAG umożliwia wielozadaniowe oceny diagnostyczne poprzez łączenie dokumentacji medycznej z obrazowaniem rentgenowskim i danymi audio od dostawców opieki zdrowotnej. Technologiczny front RAG o wielu modalnościach rozwija się, ponieważ organizacje wymagają platform sztucznej inteligencji, które rozumieją różne rodzaje informacji.

Adopcja RAG klasy korporacyjnej:

Branża biznesowa traktuje obecnie technologię RAG jako niezbędne narzędzie, które poprawia produktywność w procedurach operacyjnych opartych na wiedzy. Główne korporacje wdrażają systemy RAG, ponieważ narzędzia te pozwalają im na pobieranie ważnych danych z ich baz danych wraz z nieskorelowanymi informacjami z dokumentów, wiadomości e-mail i wewnętrznych portali. Szeroka grupa organizacji wybiera systemy RAG ze względu na ich kluczowe możliwości dostępu do informacji w usługach IT i działach prawnych, oprócz instytucji finansowych. Optymalizacja procesów biznesowych RAG opiera się na systemie, który zapewnia pracownikom szybki dostęp do autentycznych, precyzyjnych informacji z ich miejsca pracy, oprócz eliminacji ręcznych wymagań dotyczących wyszukiwania. Wdrożenie technologii RAG umożliwia transformację cyfrową i poprawę efektywności operacyjnej dla firm, ponieważ firmy koncentrują się obecnie w dużym stopniu na systemach decyzyjnych opartych na sztucznej inteligencji.

Pojawienie się narzędzi Low-Code RAG:

Aplikacje AI stają się bardziej wydajne we wdrażaniu i rozwoju, ponieważ organizacje wdrażają platformy low-code i no-code, aby rozwijać rozwój swojego ekosystemu RAG. Narzędzia te pozwalają osobom niebędącym programistami na tworzenie specyficznych systemów przepływu pracy RAG za pomocą wstępnie zbudowanych modułów funkcjonalności w ich wizualnych interfejsach. Rozwój sztucznej inteligencji umożliwia każdej grupie wykonywanie procedur rozwoju sztucznej inteligencji, co z kolei skraca czas potrzebny i obniża koszty produkcji dla systemów wzbogaconych o wyszukiwanie. Szybkie wdrażanie i instalacja na dużą skalę rozwiązań opartych na RAG jest możliwe wyłącznie dzięki podstawowym wymaganiom dotyczącym personelu technicznego. Zainteresowanie narzędziami low-code rośnie na rynku, ponieważ Langflow i RAGFlow pomagają organizacjom rozwijać zaawansowane możliwości innowacyjne, jednocześnie umożliwiając zastosowanie systemów RAG w wielu domenach biznesowych.

Segmentacja branży Retrieval Augmented Generation

Ta sekcja zawiera analizę kluczowych trendów w każdym segmencie globalnego raportu o rynku Retrieval Augmented Generation, wraz z prognozami na poziomie globalnym, regionalnym i krajowym na lata 2025–2033.

Kategoria chmury dominuje na rynku Retrieval Augmented Generation.

Na podstawie wdrożenia rynek jest podzielony na chmurę i infrastrukturę lokalną. Wśród nich segment chmury prowadzi na rynku. Głównym motorem sprzedaży na rynku RAG w segmencie chmury jest rosnące zapotrzebowanie biznesowe na elastyczne rozwiązania w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji. Infrastruktura chmurowa zapewnia firmom dostęp do efektywnych zasobów obliczeniowych poprzez dzierżawę operacyjną zamiast dużych nakładów kapitałowych, co umożliwia lepsze wdrażanie złożonych systemów AI, takich jak RAG, na dużą skalę. Funkcje RAG charakteryzują się łatwą dostępnością, co ułatwia wdrażanie technologii RAG w organizacjach, ponieważ mogą one szybko wdrażać i bez wysiłku wykonywać zadania. Funkcje przechowywania i przetwarzania danych platform chmurowych pozostają niezbędne, ponieważ modele RAG muszą przetwarzać duże ilości danych niestrukturyzowanych, których wymagają.

Kategoria rynku obsługi klienta i chatbotów dominuje na rynku Retrieval Augmented Generation.

Na podstawie zastosowania rynek jest podzielony na obsługę klienta i chatboty, generowanie treści, ulepszanie wyszukiwarek, wyszukiwanie informacji o opiece zdrowotnej i inne. Wśród nich obsługa klienta i chatboty są największymi kontrybutorami do branży Retrieval Augmented Generation. Główny obszar wzrostu Retrieval-Augmented Generation (RAG) występuje w obsłudze klienta i chatbotach, ponieważ firmy wymagają szybkich, precyzyjnych odpowiedzi związanych z kontekstem ich interakcji z klientami. Konwencjonalne chatboty współpracują z możliwościami RAG, aby pobierać odpowiednie dane z baz wiedzy lub dokumentów w celu generowania odpowiedzi. Wdrożona funkcjonalność oferuje prawdziwe interakcje osobiste, które prowadzą do większego zadowolenia i lojalności klientów wobec firmy. Chatboty oparte na RAG pozwalają organizacjom na automatyzację operacji skalowania, co minimalizuje koszty operacyjne przy jednoczesnym zachowaniu standardowej realizacji usług w e-commerce, bankowości i telekomunikacji oraz usługach IT.

Oczekuje się, że region APAC będzie rósł w znacznym tempie w okresie prognozy.

Rynek RAG w regionie Azji i Pacyfiku rozwija się w tempie wykładniczym ze względu na trendy cyfryzacji w połączeniu z rosnącą adopcją sztucznej inteligencji i rozbudowaną infrastrukturą IT w krajach, w tym w Chinach, Indiach, Japonii i krajach Azji Południowo-Wschodniej. Rządy i przedsiębiorstwa w regionie przeznaczają wsparcie finansowe na inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją, ponieważ chcą usprawnić swoje operacje analityki danych za pomocą zautomatyzowanych systemów dla klientów bankowych i placówek opieki zdrowotnej, a także zastosowań przemysłowych w sektorach bankowości, opieki zdrowotnej, e-commerce i edukacji. Przedsiębiorczość startupowa, ekspansja i spółdzielcze przedsięwzięcia publiczno-prywatne współpracują w celu rozwoju innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji i technologii RAG. Rosnąca ilość wielojęzycznych, wraz z danymi niestrukturyzowanymi na terytoriach Azji i Pacyfiku, stwarza pilną potrzebę inteligentnych rozwiązań w zakresie pobierania danych, wzmacniając w ten sposób wymagania rynkowe dla systemów RAG. Połączenie ogromnej bazy kapitału ludzkiego i przyjaznych systemów regulacji sztucznej inteligencji umożliwia Chinom, wraz z Indiami, wyłonienie się na liderów branży AI. Organizacje na całym świecie będą polegać na regionie APAC, aby napędzać globalny rozwój rynku RAG, ponieważ potrzebują opłacalnych, skalowalnych rozwiązań, które zarządzają wiedzą i zapewniają spersonalizowaną dostawę cyfrową.

Chiny miały dominujący udział w rynku APAC Retrieval Augmented Generation w 2024 r.

Chiny kontrolowały większość przestrzeni rynkowej APAC Retrieval-Augmented Generation w 2024 r., ponieważ mocno zainwestowały w infrastrukturę AI obsługiwaną przez politykę rządu, wraz z energiczną, ogólnobranżową akceptacją generatywnych aplikacji technologii AI, głównie w handlu internetowym i finansach oraz w sektorze opieki zdrowotnej. Naród dominuje w rozwoju centrów danych APAC i innowacjach w zakresie dużych modeli językowych, jednocześnie wspierając rosnący ekosystem startupów AI, prowadząc w ten sposób sektor regionalny. Chiny przewodzą rynkowi AI, ponieważ mocno inwestują w technologię tłumaczeń językowych dzięki spersonalizowanym usługom dla klientów i inteligentnym aplikacjom wyszukiwania, co czyni je liderem w opracowywaniu rozwiązań RAG do użytku konsumenckiego i zastosowań korporacyjnych.

Konkurencyjny krajobraz branży Retrieval Augmented Generation

Globalny rynek Retrieval Augmented Generation jest konkurencyjny, z kilkoma globalnymi i międzynarodowymi graczami rynkowymi. Kluczowi gracze przyjmują różne strategie rozwoju, aby wzmocnić swoją obecność na rynku, takie jak partnerstwa, umowy, współpraca, wprowadzanie nowych produktów, ekspansje geograficzne oraz fuzje i przejęcia.

Najlepsze firmy Retrieval Augmented Generation

Niektóre z głównych firm na rynku to Amazon Web Services, Inc., IBM Corporation, NVIDIA Corporation, Clarifai, Inc., Google LLC, Informatica Inc., Meta Platforms Inc., Microsoft Corporation, OpenAI, LLC i Databricks, Inc. 

Najnowsze wydarzenia na rynku Retrieval Augmented Generation

• W grudniu 2024 r. Perplexity przejęła Carbon, startup z siedzibą w Seattle, znany ze swojej wiedzy w zakresie łączenia systemów AI z zewnętrznymi źródłami danych za pośrednictwem Retrieval Augmented Generation (RAG). Technologia Carbon umożliwia dużym modelom językowym dostęp do zewnętrznych baz danych przed wygenerowaniem odpowiedzi, co poprawia dokładność i trafność wyników AI. Dzięki temu przejęciu Perplexity jest gotowa do ekspansji na rozwiązania wyszukiwania korporacyjnego, potencjalnie oferując narzędzia, które integrują generatywną sztuczną inteligencję z wewnętrznymi korporacyjnymi bazami danych, aby pomóc organizacjom w efektywnym poruszaniu się i wydobywaniu spostrzeżeń z ogromnych ilości danych niestrukturyzowanych.

Zakres raportu o globalnym rynku Retrieval Augmented Generation