Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine une recherche et un LLM : on retrouve d'abord les passages pertinents d'une base documentaire, puis on les insère dans le prompt pour que le modèle réponde en s'appuyant sur eux. Il permet d'utiliser des données récentes ou privées, de citer des sources et de réduire les hallucinations.