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💡 Awesome RAG: A resource of Retrieval-Augmented Generation (RAG) for LLMs, focusing on the development of technology.

解決する問題

検索拡張生成（RAG）の急速に進化する分野に追いつくことは困難です。このリポジトリは、最近の学術論文、サーベイ、評価データセット、関連するオープンソースプロジェクトを一箇所に集約し、研究者や実務者が複数のソースを検索することなく RAG の新着情報を迅速に見つけられるようにします。

仕組み

このリポジトリは構造化されたリストとして編成されています。論文を年と月（2024、2025、2026）でグループ化し、arXiv へのリンクと時にはコードへのリンクを提供します。また、主要な会議（ACL、EMNLP、ICML、ICLR、NIPS）で採択された論文もリストアップし、HotpotQA や TriviaQA などの評価データセット用の別セクションも提供します。「最新ニュース」セクションでは、メンテナ自身の貢献と更新を強調しています。サーベイ論文や関連プロジェクト（例：LightRAG、RAGFlow）はリソースセクションにまとめられています。

対象読者

RAG の研究動向を追跡し、仕事に関連する論文を見つけ、ベンチマークやツールを発見したい学者、学生、業界の実務者。README は貢献者を明示的に歓迎し、論文情報を更新するためのプルリクエストを研究者に送るよう招待しています。

ハイライト

広範な時系列カバレッジ：2024 年から 2026 年までの論文を月ごとに整理し、簡単に閲覧できます。
トップ会議で採択された論文とプレプリントの両方を含み、PDF とコードリポジトリへの直接リンクを提供します。
標準的な RAG 評価データセット（HotpotQA、SQuAD、TriviaQA など）の厳選リスト。
分野の全体像をまとめたサーベイ論文専用のセクション。
メンテナは自身の研究（例：GainRAG、CoCoA、QAgent）や小さなツール（MU-GOT、AgenticRAG-RL）を更新の一部として積極的に共有しています。