Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technologie d'intelligence artificielle qui associe la génération de texte (comme ChatGPT) à la récupération d'informations précises dans des bases de données ou des documents. Elle fonctionne en deux étapes : d'abord, le système recherche les données les plus pertinentes grâce à un moteur de recherche spécialisé (retrieval) ; ensuite, il utilise ces informations pour générer une réponse personnalisée (generation). Pour connecter une API d'IA à une base de données, il faut d'abord permettre à l'API de recevoir des requêtes. Ensuite, un middleware ou un connecteur est mis en place pour traduire les demandes de l'API IA en requêtes exploitables par la base de données (par exemple SQL pour une base traditionnelle ou Elasticsearch pour des documents indexés). L'IA peut ainsi interroger la base à la volée, extraire les données pertinentes, puis intégrer ces éléments dans ses réponses via le mécanisme de RAG. Ce processus est employé dans de nombreux assistants numériques pour offrir des réponses à la fois précises et à jour.