Retrieval-Augmented Generation
A pattern that grounds a language model in external knowledge by retrieving relevant documents at query time and injecting them into the prompt. RAG addresses the limits of static training data, lets teams update knowledge without retraining, and reduces hallucination on domain-specific questions. The retrieval step usually relies on vector embeddings.
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