RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma estrutura de IA que combina grandes modelos de linguagem com sistemas de recuperação de informações para gerar respostas mais precisas e contextualmente relevantes. Nessa configuração, o modelo recupera informações factuais específicas de bancos de dados ou fontes de conhecimento antes de gerar uma resposta. Esse processo aumenta a precisão e a confiabilidade dos resultados da IA, tornando o RAG valioso para applications em que precisão e informações atualizadas são essenciais, como respostas a perguntas, criação de conteúdo e suporte técnico.