这篇综述文章深入探讨了检索增强型生成（RAG）框架的发展历程、技术架构和未来方向。RAG通过结合检索和生成模型，提高了输出的准确性，尤其是在问答和摘要等知识密集型任务中。文章分析了RAG的15种框架，讨论了它们在可扩展性、偏见和伦理方面的挑战，并提出了未来研究方向，旨在为NLP领域的研究者和实践者提供一份基础指南，帮助他们更好地理解RAG的潜力及其发展路径。