Retrieval-Augmented Generation (RAG) é o processo de otimizar a saída de um grande modelo de linguagem, de forma que ele faça referência a uma base de conhecimento confiável fora das suas fontes de dados de treinamento antes de gerar uma resposta. Grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados em grandes volumes de dados e usam bilhões de parâmetros para gerar resultados originais para tarefas como responder a perguntas, traduzir idiomas e concluir frases. A RAG estende os já poderosos recursos dos LLMs para domínios específicos ou para a base de conhecimento interna de uma organização sem a necessidade de treinar novamente o modelo. É uma abordagem econômica para melhorar a produção do LLM, de forma que ele permaneça relevante, preciso e útil em vários contextos.