Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统的评估和分析框架（RGAR）提供了一种基于可测输出和已建立真实性来系统分析 RAG 系统基准的方法，并讨论了当前基准的局限性和进一步研究的潜在方向。

May, 2024

大型语言模型（LLMs）在实际应用中仍面临幻觉、知识更新缓慢和答案透明度不足等挑战。检索增强生成（RAG）是指在 LLMs 回答问题之前从外部知识库中检索相关信息。该论文概述了 LLMs 时代 RAG 的发展范式，总结了三种范式：Naive RAG，Advanced RAG 和 Modular RAG。同时，它提供了 RAG 的三个主要组成部分：检索器、生成器和增强方法的摘要和组织，以及每个组件的关键技术。此外，论文讨论了如何评估 RAG 模型的有效性，并介绍了两种 RAG 的评估方法、重点指标和能力，以及最新的自动评估框架。最后，从垂直优化、水平可扩展性和 RAG 的技术堆栈和生态系统三个方面引入了潜在的未来研究方向。

Dec, 2023

检索增强生成（RAG）系统在通过领域特定和时间敏感数据增强大型语言模型（LLM）输出方面非常受欢迎。本文提出了一种严格的数据集创建和评估工作流程，从而定量比较了不同的 RAG 策略，用于布尔代理 RAG 设置的开发和评估。我们在线发布了我们的代码和生成的数据集。

Feb, 2024

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种合并检索方法和深度学习技术的方法，旨在通过动态整合最新的外部信息解决大型语言模型（LLMs）的静态限制，并通过使用真实世界的数据提供一种成本效益的解决方案来改进 LLMs 输出的准确性和可靠性。该研究将 RAG 范式分为四个类别，并从检索的角度提供了详细的视角，同时介绍了 RAG 的演进和领域的进展。此外，该论文还提出了针对 RAG 的评估方法，并提出了面临的挑战和未来的研究方向，旨在巩固现有的 RAG 研究，明确其技术基础，并突出其扩展 LLMs 的适应性和应用潜力。

Apr, 2024

通过对 Retrieval-Augmented Generation 对大型语言模型的影响进行系统调查和评估，本文发现大型语言模型在噪音鲁棒性、负面拒绝、信息整合和对抗性鲁棒性方面存在挑战，表明在将 RAG 有效应用于大型语言模型方面仍有很长的路要走。

Sep, 2023

通过检索和自我反思，Self-RAG 框架提高了语言模型的质量和准确性，在多样任务中显著优于其他模型。

Oct, 2023

大型语言模型（LLMs）在医疗应用中具有重要潜力，而检索增强生成（RAG）被认为是一种有前景的方法来定制 LLMs 中的领域知识。该研究通过开发和评估一个专门针对医疗保健领域、特别关注术前医学的 LLM-RAG 流程，验证了其可行性。

Jan, 2024

本文提出了一种新的增强型 RAG 框架 R^2AG，通过将检索信息整合到检索增强型生成模型中，从而填补了大语言模型（LLMs）和检索器之间的语义鸿沟。

Jun, 2024

检视了检索增强型大型语言模型（RA-LLMs）的现有研究，涵盖体系结构、训练策略和应用三个主要技术视角，并介绍了此类模型的基础知识和最新进展，以及它们为大型语言模型（LLMs）带来的实际意义和应用领域的挑战和能力，最后讨论了当前的局限性和未来研究的几个有前途的方向。

May, 2024

通过在医学问答数据集上的大规模实验，我们提出了一种基于检索增强生成的评估框架 MIRAGE，以改善大型语言模型在医学领域中的表现，并通过引入 MedRAG 工具包提高了六个不同语言模型的准确性，最高可达到 18%，将 GPT-3.5 和 Mixtral 的性能提升至 GPT-4 级别。

Feb, 2024