该论文研究了检索增强文本生成（RAG）技术，旨在提高大型语言模型（LLMs）的生成性能。RAG框架将LLMs与外部知识相结合，生成更具信息性和连贯性的文本。论文详细解释了RAG框架及其组成部分，讨论了各种架构和训练方法，以及实证研究中的见解和挑战。该论文全面调查了RAG用于LLMs的方法，提供了增强LLMs能力的有希望的方法。