RAG היא טכנולוגיה המשלבת בין מודל שפה גדול (LLM) לבין מקורות מידע חיצוניים, במטרה לשפר את איכות, הדיוק והרלוונטיות של התשובות שמייצרת מערכת AI.
במקום שהמודל יסתמך רק על המידע שעליו אומן מראש, מערכת RAG מבצעת שליפה של מידע עדכני ורלוונטי ממאגרי מידע, מסמכים, אתרים או בסיסי נתונים, ומשתמשת בו כחלק מתהליך יצירת התשובה.
שיטה זו מאפשרת למערכות AI לספק מידע מדויק יותר, להפחית טעויות ("הזיות AI") ולהתאים את התשובות לתחומים או ארגונים ספציפיים.
