Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine von Meta im Jahr 2020 populär gemachte Technik, die die Leistung von Sprachmodellen steigert, indem relevanter Kontext neben den Frage-/Aufgabendetails bereitgestellt wird.
Der Ablauf von RAG umfasst drei Phasen: Datenverarbeitung, Retrieval und Generierung. Es kann verwendet werden, um die Leistung von Sprachmodellen bei Aufgaben wie Zusammenfassung, Übersetzung usw. zu verbessern und ist besonders nützlich, wenn der Datensatz dynamisch oder nicht groß genug ist.