La Retrieval-Augmented Generation ottimizza l'output dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) consultando una knowledge base autorevole al di fuori dei propri dati di addestramento originali prima di generare una risposta, estendendo di fatto le sue funzionalità oltre tali dati. RAG è un modo conveniente per migliorare i risultati degli LLM per domini specifici, sfruttando un database interno di dati proprietari e personalizzati.