Retrieval-Augmented Generation (RAG) revolutioniert die natürliche Sprachverarbeitung, indem es Retrieval-Mechanismen mit generativen Modellen kombiniert, um präzisere Ergebnisse zu erzielen. Der hier besprochene Artikel bietet eine umfassende Analyse der RAG-Technologie, beleuchtet ihre Architektur und zeigt auf, wie sie wissensintensive Aufgaben bewältigt. Er untersucht technologische Fortschritte, Anwendungen in Bereichen wie Fragenbeantwortung und Textzusammenfassung sowie aktuelle Herausforderungen wie Skalierbarkeit und ethische Fragen. Mit einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen dient der Artikel als wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker.