La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es una técnica popularizada por Meta en 2020 que mejora el rendimiento de los Modelos de Lenguaje al proporcionar contexto relevante al modelo junto con los detalles de la pregunta/tarea.
El funcionamiento de RAG involucra tres etapas: preparación de datos, recuperación y generación. Se puede utilizar para mejorar el rendimiento de los Modelos de Lenguaje en tareas como resumen, traducción, etc., y es particularmente útil cuando el conjunto de datos es dinámico o no es lo suficientemente grande.