[[In-Context Learning]]の一種。 言語モデルの知識を補完するために関連する文書を外部の文書集合から検索してきて言語モデルに入力として与えるような技術 by [[大規模言語モデルの知識を補完するための Retriever の紹介]] 情報検索(IR)アプローチに依存しており、[[Embedding]]モデルを用いてユーザプロンプトと自然言語文書の集合を埋め込み、距離ベースの類似性検索を用いて関連文書を取り出し、コンテキストに追加してから[[LLM]]に与える。