La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique où un modèle d'IA récupère d'abord des documents pertinents, comme des pages web, puis rédige sa réponse à partir de ceux-ci.
C'est ainsi que les fonctions de recherche IA restent à jour : au lieu de se fier seulement à ce que le modèle a appris à l'entraînement, le moteur cherche l'information au moment de la question. Pour une marque, cela veut dire que les changements apportés à une page peuvent apparaître dans les réponses dès qu'elle est explorée de nouveau, sans attendre un nouveau modèle. Voir comment les moteurs IA choisissent les produits qu'ils recommandent.