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

해결하는 문제

검색 증강 생성(RAG)의 빠르게 변화하는 분야를 따라잡는 것은 어렵습니다. 이 저장소는 최근 학술 논문, 서베이, 평가 데이터셋, 관련 오픈소스 프로젝트를 한곳에 모아, 연구자와 실무자가 여러 소스를 검색하지 않고도 RAG의 새로운 내용을 빠르게 찾을 수 있게 합니다.

작동 방식

이 저장소는 구조화된 목록으로 구성되어 있습니다. 논문을 연도와 월(2024, 2025, 2026)별로 그룹화하고 arXiv 및 때로는 코드 링크를 제공합니다. 또한 주요 학회(ACL, EMNLP, ICML, ICLR, NIPS)에서 채택된 논문을 나열하고 HotpotQA 및 TriviaQA와 같은 평가 데이터셋을 위한 별도 섹션을 제공합니다. '최신 뉴스' 섹션은 유지 관리자의 자체 기여와 업데이트를 강조합니다. 서베이 논문과 관련 프로젝트(예: LightRAG, RAGFlow)는 리소스 섹션 아래에 수집됩니다.

대상 독자

RAG 연구 동향을 추적하고, 작업에 관련된 논문을 찾거나, 벤치마크와 도구를 발견하려는 학계, 학생, 업계 실무자. README는 기여자를 명시적으로 환영하며 연구자들이 논문 정보를 업데이트하기 위해 풀 리퀘스트를 제출하도록 초대합니다.

주요 특징

광범위한 연대순 범위: 2024년부터 2026년까지의 논문을 월별로 정리하여 쉽게 탐색할 수 있습니다.
최고 학회 채택 논문과 프리프린트를 모두 포함하며 PDF 및 코드 저장소에 대한 직접 링크를 제공합니다.
표준 RAG 평가 데이터셋(HotpotQA, SQuAD, TriviaQA 등)의 선별 목록.
분야의 전반적인 상황을 요약하는 서베이 논문 전용 섹션.
유지 관리자는 자신의 연구(예: GainRAG, CoCoA, QAgent)와 작은 도구(MU-GOT, AgenticRAG-RL)를 업데이트의 일부로 적극적으로 공유합니다.