GRAG desacopla la fundamentación de contenido y la personalización en modelos conversacionales mediante el uso de respuestas genéricas de grandes modelos de lenguaje como andamiaje estructural. Este enfoque permite que modelos más pequeños y con recursos limitados logren hasta un 47% de mejora en ROUGE-2 y un 36% en puntuaciones BLEU sobre métodos de última generación en diversos benchmarks.