检索增强生成（RAG）自 2020 年 Meta “DPR+T5” 论文起，已从“外挂知识库”演进到“可编程、可解释、可审计”的复杂系统。然而，领域缺乏一份PRISMA 级的系统性综述来梳理：

通过 5 大数据库、128 篇高被引文献、343 个数据集的系统筛选，给出技术地图 + 评估框架 + 未来路线。

一、研究方法：PRISMA 2020 流程图

图 1：文献筛选流程，共识别 4,721 条记录，最终纳入 128 篇高被引研究。

二、技术全景：从“一条检索链”到“多智能体系统”

阶段	关键创新	名称
检索前	结构感知分块（100→4000 tokens）、元数据增强、长检索单元	Chunking
检索中	混合检索（BM25+Dense+KG）、图遍历、动态触发	Hybrid Retrieval
检索后	重排序、上下文压缩、噪声注入、Token 预算	Post Retrieval
迭代控制	FLARE、RIND、Self-RAG 反射 token	!Self-RAG
记忆增强	用户级向量库、对话缓存、知识图谱	Memory
多智能体	工具链编排（RALLE、MEDRAG）、ReAct-Chain	Agentic
效率压缩	xRAG 单 token 表示、PipeRAG 流水调度	Efficiency
多模态	MuRAG、Wiki-LLaVA，图像+文本同空间检索	Multimodal

128篇纳入的RAG论文按领域划分的研究特征：数据集、分块机制、检索机制、向量空间编码器和生成模型。

三、评估指标：从 EM 到 LLM-as-Judge

类别	代表指标	适用场景
检索	Recall@k、MAP@k、Hit@K	检索召回率
生成	EM、F1、BLEU、ROUGE、BERTScore	文本质量
幻觉	Support、Hallucination Rate、RAGTruth	事实一致性
人类	正确性、相关性、用户满意度	主观体验
LLM-Judge	GPT-4 打分、G-EVAL、SelfCheckGPT	可扩展评估

四、343个主流数据集

高频数据集	样本量	任务	引用次数
Natural Questions (NQ)	323k	开放域 QA	27
HotPotQA	113k	多跳 QA	26
Wikipedia	6M 文章	通用语料	19
MS MARCO	1M 段落	检索 + QA	8
StrategyQA	2.8k	隐式推理	8

包含的研究所使用的数据集概览。 该表概述了每个数据集的关键特征和来源，提供了对研究文章中所使用数据的总体了解。这一总结支持对RAG特定趋势和方法论的分析，展示了该研究领域中应用的数据集的多样性和范围。

“RAG 不再是检索 + 生成的简单拼接，而是一个需要资源调度、版本管理、安全治理的分布式操作系统。”

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