Le modèle RAG est une technique de NLP qui combine les avantages des approches basées sur l'extraction et des approches génératives pour améliorer la qualité des tâches de génération de texte, notamment la réponse aux questions, la synthèse et l'IA conversationnelle. Les modèles génératifs sont traditionnellement utilisés pour les tâches de génération de texte, qui consistent à créer un nouveau texte à partir d'une entrée ou d'une invite donnée. Les modèles génératifs peuvent cependant parfois produire des résultats de piètre qualité, en particulier lorsqu'ils traitent de sujets complexes ou spécialisés. Les modèles basés sur l'extraction, quant à eux, s'appuient sur des données textuelles existantes pour générer des réponses, mais sont limités par leur qualité et leur disponibilité. RAG combine les forces des deux approches : il utilise des modèles basés sur l'extraction pour sélectionner les informations pertinentes dans un ensemble de textes existants, puis se sert de modèles génératifs pour créer un nouveau texte à partir de ces informations. Les modèles RAG peuvent ainsi générer des textes plus précis et plus cohérents, même pour des sujets complexes ou spécialisés, en exploitant les connaissances contenues dans un vaste ensemble de textes.