Artificial Intelligence has made massive strides with large language models (LLMs), but one major limitation still exists, they don’t always know the latest or domain-specific information.

This is where Retrieval-Augmented Generation (RAG)Retrieval-Augmented Generation (RAG) comes in — a powerful approach that combines information retrieval with text generation to create smarter, more reliable AI systems.

How RAG Works : 

1. User Query

The user asks a question:

“What are the benefits of microservices architecture?

2. Retrieval

The system searches a knowledge base (documents, PDFs, vector DB):

• Uses embeddings + similarity search
• Fetches top relevant chunks

3. Augmentation

The retrieved content is added to the prompt:

Context:
[Relevant documents]

Question:
[User query]

4. Generation

The LLM generates a response using both:

• Its trained knowledge
• The retrieved context