本文综述检索增强生成研究，涵盖Iter-RetGen迭代协同、生成式检索与判别模型对比、LTRGR排序框架、统一语言模型、HLATR重排、多任务训练、Re2G、GAR-meets-RAG零样本迭代及RPT联合预训练等方法，在多跳问答、事实验证和常识推理等任务上提升性能并降低开销。