El tráfico paralelo es un paradigma integral para la gestión y control inteligente del tráfico, destinado a resolver la complejidad de los comportamientos humanos y los factores sociales. En los últimos años, el surgimiento de los modelos fundamentales (FMs) ha ofrecido nuevas posibilidades para la realización del tráfico paralelo. Sin embargo, el conocimiento obsoleto y el fenómeno de ilusión en este modelo debilitan la fiabilidad y la credibilidad de sus decisiones. Para resolver este problema, se presenta el marco de tráfico paralelo TransRAG basado en la recuperación reforzada por la generación y la cadena de pensamiento prompts (chain-of-thought prompting). Este marco está compuesto por una capa de almacenamiento estrecho, una capa de gestión y una capa de ejecución, con el fin de ofrecer servicios de tráfico personalizados y diversos a los usuarios. La incorporación de conocimientos externos en la capa de almacenamiento refuerza el rendimiento del modelo base en la capa de gestión para realizar experimentos computacionales complejos. La interacción humana en la capa de ejecución entre el sistema de tráfico artificial y el sistema de tráfico real mejora continuamente las decisiones de gestión, lo que permite una actualización dinámica de los conocimientos y ajustes de estrategias flexibles para adaptarse a un entorno de tráfico cambiante. Además, TransRAG, mediante la integración de tecnologías de cadena de bloques, contratos inteligentes y caché, puede hacer frente eficazmente a fallos puntuales, filtraciones de privacidad y retrasos en el acceso a datos, acelerando así la transición completa hacia el tráfico 5.0 a través de 6S.