Rynek Retrieval Augmented Generation: Analiza bieżąca i prognoza (2025-2033)

Rozmiar i prognoza globalnego rynku Retrieval Augmented Generation

Wartość globalnego rynku Retrieval Augmented Generation w 2024 roku wyniosła 1 276,2 mln USD i oczekuje się, że wzrośnie przy silnym CAGR na poziomie około 32,1% w okresie prognozy (2025-2033F), co wynika z rosnącego zapotrzebowania na dostęp do dokładnych informacji w czasie rzeczywistym oraz rosnącego wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w aplikacjach korporacyjnych.

Analiza rynku Retrieval Augmented Generation

Zaawansowana technika AI Retrieval-Augmented Generation (RAG) łączy systemy językowe z możliwościami pobierania danych, co pozwala na tworzenie odpowiedzi opartych na faktach, uwzględniających aktualny kontekst. RAG pobiera odpowiednie informacje zewnętrzne jako krok wstępny przed procesem generowania, co pozwala mu osiągnąć lepszą wydajność w przypadku złożonych zadań opartych na wiedzy. Popyt branżowy na niezawodne i wyjaśnialne rozwiązania AI napędza obecną ekspansję rynku, a obsługa klienta, wraz z finansowaniem i badaniami w opiece zdrowotnej, stanowią główne sektory zastosowań. Globalna adopcja RAG wzrasta ze względu na rosnącą transformację cyfrową, wraz z rozwojem dużych modeli językowych i zapotrzebowaniem rynkowym na specyficzne dla domeny możliwości intelektualne.

Większość krajów w regionie Azji i Pacyfiku przyjmie Retrieval Augmented Generation, ale Chiny i Indie przodują we wdrażaniu tej technologii. Chińska gospodarka rozwija się dzięki wsparciu rządowemu dla AI, wraz z masowym gromadzeniem danych, umożliwiając szybkie wysiłki transformacji cyfrowej biznesu. Sektor technologiczny w Indiach wspiera wiodącą pozycję w rozwoju AI, ponieważ jest wspierany przez rządowe inicjatywy cyfrowe i bieżące programy finansowania AI. Kraje te przodują w rozwoju nowych technologii, ponieważ szybko przechodzą do adopcji technologii RAG. Organizacje biznesowe na całym świecie wymagają dokładnych i skalowalnych aplikacji AI do zarządzania danymi w czasie rzeczywistym, ponieważ ich precyzyjne i skalowalne potrzeby w zakresie rozwiązań AI wciąż rosną.

Trendy na globalnym 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 multimodalna RAG:

Rynek systemów RAG dąży do znacznego wzrostu, ponieważ deweloperzy łączą funkcje przetwarzania tekstu z przeglądem obrazów, wraz z możliwościami zarządzania danymi audio-wideo w nowych zintegrowanych platformach. Platformy sztucznej inteligencji rozwijają się poprzez prace rozwojowe, co ulepsza aplikacje o lepsze funkcje interakcji międzyludzkiej i lepszą zgodność z rozumieniem kontekstu. System RAG multimodalny dokonuje wielofunkcyjnych ocen diagnostycznych, łącząc dokumentację medyczną z obrazowaniem rentgenowskim i danymi audio od pracowników służby zdrowia. Front technologiczny wielu modalności RAG rozwija się, ponieważ organizacje wymagają platform sztucznej inteligencji, które rozumieją różne rodzaje informacji.

Adopcja RAG klasy korporacyjnej:

Branża biznesowa traktuje dziś technologię RAG jako niezbędne narzędzie, które poprawia wydajność produkcyjną w procedurach operacyjnych opartych na wiedzy. Duże korporacje wdrażają systemy RAG, ponieważ narzędzia te pozwalają im na pobieranie ważnych danych z ich baz danych wraz z nieskorelowanymi informacjami z dokumentów, e-maili i portali wewnętrznych. Szeroki zakres 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 wymagań dotyczących ręcznego wyszukiwania. Wdrożenie technologii RAG umożliwia transformację cyfrową i poprawę efektywności operacyjnej dla przedsiębiorstw, ponieważ firmy koncentrują się obecnie w dużej mierze na systemach decyzyjnych opartych na AI.

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 w celu rozwoju swojego ekosystemu RAG. Narzędzia te pozwalają osobom niebędącym programistami budować określone systemy przepływu pracy RAG poprzez wykorzystanie wstępnie zbudowanych modułów funkcjonalnych w ich interfejsach wizualnych. Rozwój AI umożliwia każdej grupie wykonywanie procedur rozwoju AI, co z kolei skraca potrzebny czas i zmniejsza koszty produkcji systemów z rozszerzonym pobieraniem. Szybkie wdrożenie i instalacja na dużą skalę rozwiązań opartych na RAG jest możliwa wyłącznie dzięki podstawowym wymaganiom kadrowym. Zainteresowanie narzędziami low-code rośnie na rynku, ponieważ Langflow i RAGFlow pomagają organizacjom rozwijać ulepszone możliwości innowacyjne, jednocześnie umożliwiając aplikacje systemu RAG w wielu domenach biznesowych.

Segmentacja branżowa Retrieval Augmented Generation

W tej sekcji przedstawiono analizę kluczowych trendów w każdym segmencie globalnego raportu 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.

W oparciu o wdrożenie rynek jest podzielony na Chmurę i On-Premises. Wśród nich segment Chmury dominuje na rynku. Głównym motorem sprzedaży na rynku RAG w segmencie chmury jest rosnące zapotrzebowanie biznesowe na elastyczne rozwiązania wdrożeniowe AI. Infrastruktura chmury zapewnia przedsiębiorstwom dostęp do efektywnych zasobów obliczeniowych poprzez dzierżawy operacyjne zamiast dużych płatności kapitałowych, umożliwiając tym samym lepsze wdrażanie złożonych systemów AI, takich jak RAG na dużą skalę. Funkcje RAG są łatwo dostępne, co ułatwia wdrażanie technologii RAG w organizacjach, ponieważ umożliwia szybkie wdrażanie i bezproblemowe wykonywanie zadań. Funkcje przechowywania i przetwarzania danych platform chmurowych pozostają niezbędne, ponieważ modele RAG muszą przetwarzać duże ilości nieustrukturyzowanych danych, których wymagają.

Kategoria rynku Obsługa klienta i Chatboty dominuje na rynku Retrieval Augmented Generation.

W oparciu o zastosowanie rynek jest podzielony na Obsługa klienta i Chatboty, Generowanie treści, Ulepszanie wyszukiwarek, Pozyskiwanie informacji z opieki zdrowotnej i Inne. Wśród nich Obsługa klienta i Chatboty jest największym wkładem w branżę 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 interakcji z klientami. Konwencjonalne chatboty współpracują z możliwościami RAG w celu pobierania odpowiednich danych z baz wiedzy lub dokumentów w celu generowania odpowiedzi. Wdrożona funkcjonalność oferuje autentyczne interakcje międzyludzkie, co prowadzi do tego, że klienci stają się bardziej zadowoleni i lojalni wobec firmy. Chatboty zasilane RAG pozwalają organizacjom na automatyzację skalowania operacji, co minimalizuje koszty operacyjne, jednocześnie zachowując standardową dostawę usług w e-commerce, bankowości, telekomunikacji i usługach IT.

Oczekuje się, że APAC będzie rozwijać się w znaczącym tempie w okresie prognozy.

Rynek RAG w regionie Azji i Pacyfiku rozwija się w tempie wykładniczym ze względu na trendy digitalizacji 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 analizy danych za pomocą zautomatyzowanych systemów dla klientów banków i placówek opieki zdrowotnej oraz zastosowań przemysłowych w sektorach bankowości, opieki zdrowotnej, e-commerce i edukacji. Przedsiębiorczość typu startup, ekspansja i publiczno-prywatne przedsięwzięcia kooperacyjne współdziałają w celu rozwoju innowacji w zakresie technologii AI i RAG. Rosnąca ilość danych wielojęzycznych, wraz z nieustrukturyzowanymi danymi na terytoriach Azji i Pacyfiku, stwarza pilną potrzebę inteligentnych rozwiązań do pobierania danych, wzmacniając w ten sposób wymagania rynkowe dla systemów RAG. Połączenie ogromnej bazy kapitału ludzkiego i przyjaznych systemów regulacji AI pozwala Chinom, wraz z Indiami, wyłonić się jako liderzy branży AI. Organizacje na całym świecie będą zależeć od regionu APAC, aby napędzać światową ekspansję rynku RAG, ponieważ potrzebują opłacalnych, skalowalnych rozwiązań, które zarządzają wiedzą i zapewniają spersonalizowaną dostawę cyfrową.

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

Chiny kontrolowały większość przestrzeni rynkowej Retrieval-Augmented Generation w regionie APAC w 2024 r., ponieważ mocno inwestowały w infrastrukturę AI obsługiwaną przez politykę rządową, wraz z energiczną, branżową akceptacją zastosowań technologii generatywnej AI, głównie w sektorach handlu internetowego, finansów i opieki zdrowotnej. Naród dominuje w rozwoju centrów danych APAC i innowacjach w zakresie dużych modeli językowych, jednocześnie wspierając rosnący ekosystem startupów AI, prowadząc tym samym sektor regionalny. Chiny przodują na rynku AI, ponieważ mocno inwestują w technologię tłumaczenia językowego ze spersonalizowanymi usługami dla klientów i inteligentnymi aplikacjami wyszukiwania, co czyni je czołowym graczem w opracowywaniu rozwiązań RAG dla użytkowników i aplikacji korporacyjnych.

Krajobraz konkurencyjny branży Retrieval Augmented Generation

Globalny rynek Retrieval Augmented Generation jest konkurencyjny, z kilkoma globalnymi i międzynarodowymi graczami rynkowymi. Kluczowi gracze przyjmują różne strategie wzrostu w celu zwiększenia swojej obecności na rynku, takie jak partnerstwa, umowy, współprace, wprowadzanie nowych produktów, ekspansje geograficzne oraz fuzje i przejęcia.

Najlepsi gracze Retrieval Augmented Generation

Niektórzy z głównych graczy 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.

Niedawne zmiany na rynku Retrieval Augmented Generation

• W grudniu 2024 r.Perplexity nabyła Carbon, startup z Seattle, znany z wiedzy specjalistycznej 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, zwiększając dokładność i trafność wyników AI. Dzięki tej akwizycji Perplexity ma rozszerzyć się na rozwiązania wyszukiwania dla przedsiębiorstw, potencjalnie oferując narzędzia, które integrują generatywną AI z wewnętrznymi bazami danych przedsiębiorstw, aby pomóc organizacjom w efektywnym nawigowaniu i wydobywaniu spostrzeżeń z ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych.

Zakres raportu Globalny rynek Retrieval Augmented Generation

Powody, dla których warto kupić raport z rynku Retrieval Augmented Generation:

• Badanie obejmuje szacowanie wielkości i prognozę rynku potwierdzoną przez autentycznych kluczowych ekspertów branżowych.

• Raport pokrótce przedstawia ogólne wyniki branży.

• Raport zawiera dogłębną analizę wybitnych podmiotów branżowych, koncentrując się przede wszystkim na kluczowych finansach biznesowych, portfelach typów, strategiach ekspansji i ostatnich wydarzeniach.

• Szczegółowe badanie czynników napędzających, ograniczeń, kluczowych trendów i możliwości panujących w branży.

• Badanie kompleksowo obejmuje rynek w różnych segmentach.

• Dogłębna analiza regionalna branży.

Opcje dostosowywania:

Globalny rynek Retrieval Augmented Generation można dodatkowo dostosować do wymagań lub jakiegokolwiek innego segmentu rynku. Poza tym, UnivDatos rozumie, że możesz mieć własne potrzeby biznesowe, dlatego skontaktuj się z nami, aby uzyskać raport, który w pełni odpowiada Twoim wymaganiom.