这篇论文提出了一种在巴西葡萄牙语中实施、优化和评估 RAG 模型的最佳实践，并建立了一个简单的推理和实验流程，通过对第一本《哈利・波特》书中的问题进行回答，提出了一种有效集成检索模型、高效的表示学习和多样化数据等挑战的解决方案，并在检索者的质量上实现了 MRR@10 相对基准改进 35.4%，在应用中优化输入大小后观察到进一步提升 2.4% 的结果，最终展示了 RAG 的完整架构和推荐。

Jan, 2024

检验检索增强生成（RAG）在多语言环境下的性能，发现任务特定的提示工程和调整评估指标是必要的，同时解决非拉丁字母语言中经常发生的代码切换、流畅性错误、提供文档的错误阅读或无关的提取等问题。

Jul, 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

该研究提出了一种名为 PG-RAG 的预检索框架，使用大量阅读材料和结构化的语境记录来构建伪图数据库，该框架在单文档和多文档的问题回答任务中表现出明显的改进，具有高性能的检索和生成能力。

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

通过引入多个分区范例（称为 M-RAG），每个数据库分区作为 RAG 执行的基本单位，本文在 Retrieval-Augmented Generation（RAG）的基础上提出了一个新的框架，利用多智能体强化学习优化不同的语言生成任务。通过在七个数据集上进行的综合实验，涵盖三个语言生成任务和三种不同的语言模型架构，我们证实了 M-RAG 相对于各种基准方法的持续优势，分别在文本摘要、机器翻译和对话生成方面取得了 11％、8％和 12％的改进。

May, 2024

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

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

通过详细和批判性地分析信息检索组件对检索辅助生成系统的影响，本研究揭示了特定类型的文档对于有效的检索辅助生成提示公式所需的特征，发现包括不相关的文档能出乎意料地提高准确性超过 30％。这些结果强调了需要开发专门策略来将检索与语言生成模型相结合，为未来研究奠定了基础。

Jan, 2024

通过研究现有的 RAG 方法及其潜在组合，我们提出了几种既能兼顾性能又能提高效率的 RAG 策略，并证明多模态检索技术能显著增强对视觉输入的问答能力，并使用 “检索即生成” 策略加速多模态内容的生成。

Jul, 2024