RAG papers list newest additions

🎊 My RAG papers list has now been updated with the newest additions, including those from April. It contains over 60 papers, with quick summaries and topic tags.

🔉 Over the past year, the release of new LLMs and their increasing application across various fields has also spurred a surge in research on RAG approaches. A ton of advanced methods have been proposed to boost RAG’s efficiency in step with the wider adoption of LLMs.

💡 I have compiled a selection of the most popular papers on RAG starting from April 2023 to the present, categorized as follows:

⛳ RAG Survey 📖 Comprehensive overview of existing methods in RAG.

⛳ RAG Enhancement (Advanced Techniques) 📖 Proposals for improving the efficiency and effectiveness of the RAG pipeline.

⛳ Retrieval Improvement 📖 Techniques focused on enhancing the retrieval component of RAG.

⛳ Comparison Papers 📖 Papers comparing RAG with other methods or approaches.

⛳ Domain-Specific RAG 📖Adaptation of RAG techniques for specific domains or applications.

⛳RAG Evaluation: 📖Assessment of the performance and effectiveness of RAG models.

⛳RAG Embeddings: 📖Methods for developing better embedding techniques optimized for RAG or retrieval in RAG.

⛳Input Processing for RAG: 📖Techniques for preprocessing input data to optimize the performance and effectiveness of RAG models.

Depending on the use-case, you can explore relevant papers to address various challenges and improve RAG. Happy Learning!

Link to the list: https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide/blob/main/research_updates/rag_research_table.md

🚨 I post #genai content daily, follow along for the latest updates #rag #llms

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🎊 내 RAG 논문 목록은 이제 4월의 논문을 포함하여 최신 추가 사항으로 업데이트되었습니다. 여기에는 빠른 요약과 주제 태그와 함께 60개 이상의 논문이 포함되어 있습니다.

🔉 지난 한 해 동안 새로운 LLM이 출시되고 다양한 분야에서 LLM의 적용이 증가함에 따라 RAG 접근 방식에 대한 연구가 급증했습니다. LLM의 광범위한 채택에 발맞춰 RAG의 효율성을 높이기 위해 수많은 고급 방법이 제안되었습니다.

💡 2023년 4월부터 현재까지 RAG에 대한 가장 인기 있는 논문을 다음과 같이 분류하여 편집했습니다.

⛳ RAG 설문조사 📖 RAG의 기존 방법에 대한 포괄적인 개요.

⛳ RAG 향상(고급 기술) 📖 RAG 파이프라인의 효율성과 효과를 개선하기 위한 제안.

⛳ 검색 개선 📖 RAG의 검색 구성 요소를 향상시키는 데 중점을 둔 기술.

⛳ 비교 논문 📖 RAG를 다른 방법 또는 접근 방식과 비교하는 논문.

⛳ 도메인별 RAG 📖특정 도메인 또는 응용 프로그램에 대한 RAG 기술 적용.

⛳RAG 평가: 📖RAG 모델의 성능 및 효과 평가.

⛳RAG 임베딩: 📖RAG에서 RAG 또는 검색에 최적화된 더 나은 임베딩 기술을 개발하는 방법.

⛳RAG에 대한 입력 처리: 📖RAG 모델의 성능과 효율성을 최적화하기 위해 입력 데이터를 전처리하는 기술입니다.

사용 사례에 따라 관련 문서를 탐색하여 다양한 문제를 해결하고 RAG를 개선할 수 있습니다. 행복한 학습!

목록에 대한 링크: https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide/blob/main/research_updates/rag_research_table.md