Параллельное движение - это комплексная парадигма для умного управления и контроля транспортным движением, направленная на решение сложности человеческого поведения и социальных факторов. В последние годы появление базовых моделей (FMs) открыло новые возможности для реализации параллельного движения. Однако устаревшие знания и явление иллюзии в этой модели ослабляют надежность и достоверность ее решений. Для решения этой проблемы предлагается рамочная структура параллельного движения TransRAG, основанная на усилении восстановления сгенерированных и мотивации цепной мысли (chain-of-thought prompting). Эта структура состоит из тесно взаимодействующих слоев хранения, управления и выполнения, направленных на предоставление пользователю персонализированных и разнообразных транспортных услуг. Внедрение внешних знаний в слое хранения усиливает производительность базовой модели в слое управления для проведения сложных расчетных экспериментов. Человеческое взаимодействие в слое выполнения между искусственной транспортной системой и реальной транспортной системой постоянно улучшает управленческие решения, обеспечивая динамическое обновление знаний и гибкую корректировку стратегии для адаптации к постоянно меняющейся среде транспортного движения. Кроме того, благодаря интеграции технологий блокчейн, смарт-контрактов и кэширования, TransRAG может эффективно справляться с единичными отказами, утечками конфиденциальности и задержками доступа к данным, ускоряя полный переход к транспортному движению 5.0 через 6S.