RAG, qui signifie "Retriever-Augmented Generation", est une technique dans le domaine de l'intelligence artificielle et du traitement automatique du langage naturel (NLP) qui combine la récupération d'informations (le "retriever") avec la génération de texte (le "generator"). L'objectif de RAG est d'améliorer la capacité d'un modèle de génération de texte à fournir des réponses précises et informatives en lui permettant de consulter une base de données ou un corpus de documents externes pour récupérer des informations pertinentes avant de générer une réponse.
