RAG, eller Retrieval-Augmented Generation, er en banebrydende teknik inden for kunstig intelligens, der kombinerer to kraftfulde tilgange: informationssøgning og generativ AI. I stedet for udelukkende at stole på den viden, en sprogmodel er trænet på, henter RAG-systemer relevant information fra eksterne dokumenter, databaser eller vidensbaser i realtid og bruger denne kontekst til at generere præcise svar. Denne metode løser et af de største problemer med store sprogmodeller, nemlig hallucination og forældet viden. For enhver virksomhed betyder RAG, at AI-løsninger kan baseres på virksomhedens egne datadrevne kilder, hvilket styrker dataanalyse og AI-strategien. Resultatet er pålidelige, kontekstuelle svar med reel konkurrencefordel gennem skaleret maskinlæring og kunstig intelligens.