रिट्रीवल वृद्धि जनरेशन (RAG) एक तकनीक है जिसे 2020 में मेटा ने प्रसिद्ध किया है, जो प्रश्न / कार्य विवरण के साथ मॉडल को संदर्भित संदर्भ प्रदान करके भाषा मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाता है।
RAG का कार्य तीन चरणों में होता है: डेटा तैयारी, रिट्रीवल, और जनरेशन। इसका उपयोग संक्षेपण, अनुवाद आदि जैसे कार्यों पर भाषा मॉडल के प्रदर्शन को सुधारने के लिए किया जा सकता है, और यह खासकर उपयोगी होता है जब डेटासेट गतिशील होता है या पर्याप्त बड़ा नहीं होता है।