RAG (Retrieval-Augmented Generation) est un framework d'IA qui combine de grands modèles linguistiques avec des systèmes de recherche d'informations pour générer des réponses plus précises et contextuellement pertinentes. Dans cette configuration, le modèle récupère des informations factuelles spécifiques à partir de bases de données ou de sources de connaissances avant de générer une réponse. Ce processus améliore la précision et la fiabilité des résultats de l’IA, ce qui rend RAG précieux pour les applications où la précision et les informations à jour sont essentielles, telles que les réponses aux questions, la création de contenu et le support technique.