这篇文档属于类型b（综述类论文），以下为针对中文读者的学术报告：

作者及机构
本综述由Muhammad Arslan*（法国第戎卡诺跨学科实验室ICB）、Hussam Ghanem（同前）、Saba Munawar（巴基斯坦伊斯兰堡国立计算机与新兴科学大学NUCES）及Christophe Cruz（ICB）合作完成，发表于Elsevier旗下期刊《Procedia Computer Science》第246卷（2024年），属于第28届国际知识工程系统会议（KES 2024）的会议论文。

主题与背景
论文题为《A Survey on RAG with LLMs》，聚焦检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术与大语言模型（Large Language Models, LLMs）的融合应用。在数字化转型背景下，LLMs虽能生成类人文本，但其领域特异性查询的准确性不足，易产生“幻觉”（hallucinations）。RAG通过整合外部数据检索与文本生成，成为提升输出可靠性的关键技术。现有研究多关注RAG的技术改进，而对其应用场景的系统性梳理不足，本文旨在填补这一空白。

主要观点与论据

1. RAG的技术原理与优势

   • 核心机制：RAG在生成前通过检索外部知识库（如新闻、医学指南）动态获取信息，增强LLMs的上下文理解（图1展示其架构）。例如，临床决策系统Almanac通过检索FDA指南生成循证建议[18]。
     
   • 对比传统LLMs：实验表明，RAG可降低金融QA任务中错误率42%[11]，在生物医学领域将答案准确性提升至78%[10]，因其直接引用权威数据源（如PubMed[34]）。
     

2. 应用场景分类

   • 任务导向分类：
     
     • 问答系统（QA）：占比最高（20项研究），如LiverSA针对肝病咨询的专用LLM[17]、跨文化企业HR政策查询[49]。
       
     • 文本生成与摘要：如医学教育中的代表向量摘要（RVS）技术压缩非结构化文本[13]。
       
     • 软件维护：自动代码补全框架ReAcc[31]在CodeXGLUE基准测试中提升效率35%。
       
   • 领域导向分类：
     
     • 医疗/生物医学（9项）：从疾病表型识别[36]到临床试验文档生成[59]。
       
     • 技术开发（9项）：如电商搜索的差异化检索增强模型[50]。
       
     • 社会传播（7项）：包括反仇恨言论的RAUCG框架[41]。
       

3. 研究趋势与局限性

   • 增长趋势：2020年仅1篇相关论文，2024年2月已达16篇（图3），显示领域热度。
     
   • 现存问题：
     
     • 数据依赖性：处理异构数据（如半结构化表格[16]）可能延迟响应[4]。
       
     • 伦理风险：生物医学中可能泄露患者隐私[24]，法律领域或违反保密协议[6]。
       
     • 成本瓶颈：商用LLM的API调用费用阻碍中小企业部署[5]。
       

4. 未来方向

   • 技术扩展：探索多模态RAG（如结合ECG图像与文本[12]）。
     
   • 领域深化：农业、商业等低覆盖领域需针对性研究[结论]。
     
   • 评估标准化：建立RAG输出可信度指标（如FDA合规性QA的准确率审计[60]）。
     

论文价值
1. 学术意义：首次系统梳理RAG的51项应用案例（表1），提出任务-领域双维分类法（表2-3），为后续研究提供框架。
2. 实践指导：指出技术落地的关键挑战（如延迟与伦理），推动产业界优化架构设计。
3. 跨学科启发：医疗（临床决策[18]）、教育（教材QA[20]）等领域的案例展示RAG的普适潜力。

亮点
- 全面性：覆盖2020-2024年所有公开RAG研究，包含16项预印本。
- 批判性：明确指出技术瓶颈（如数据多样性处理[29]），非单纯综述进展。
- 前瞻性：提出实体链接（entity linking）作为知识图谱与RAG的结合点，开辟新研究方向[结论]。

（注：全文约1500字，严格遵循术语规范，如首次出现“幻觉（hallucinations）”“检索增强生成（RAG）”等均标注英文原词。）