RAG (Retrieval-Augmented Generation) refererer til en metode inden for generativ AI, der kombinerer retrieval (hentning) af information med generativ tekstproduktion. Denne tilgang forbedrer kvaliteten af de genererede svar ved at integrere relevant information fra eksterne kilder.

RAG-modeller fungerer typisk ved at:

• Hente relevante dokumenter eller data fra en database eller et informationssystem.
• Generere svar ved hjælp af en sprogmodel, der tager hensyn til den hentede information.

Fordele ved RAG inkluderer:

• Øget nøjagtighed i svarene, da modellen kan basere sig på opdateret og kontekstuel information.
• Muligheden for at håndtere komplekse forespørgsler, hvor ren generering kan være utilstrækkelig.

RAG anvendes ofte i applikationer som chatbots, informationssøgning og automatiserede kundeservice-løsninger.