इस अध्ययन में 2020 से मई 2025 तक प्रकाशित संवर्धित खोज निर्माण (RAG) पर 128 अत्यधिक उद्धृत शोध पत्रों की एक व्यवस्थित साहित्य समीक्षा की गई। डेटा को ACM डिजिटल लाइब्रेरी, IEEE Xplore, Scopus, ScienceDirect और DBLP सहित डेटाबेस से एकत्र किया गया और PRISMA 2020 ढांचे के अनुसार विश्लेषण किया गया। RAG मॉडल भार में संग्रहीत अर्थ संबंधी सामान्यीकरणों को संरक्षित करते हुए अद्यतित जानकारी का लाभ उठाने के लिए न्यूरल नेटवर्क-आधारित पुनर्प्राप्ति मॉडल को जनरेटिव भाषा मॉडल के साथ जोड़ता है। यह अध्ययन डेटासेट, आर्किटेक्चर और मूल्यांकन विधियों को वर्गीकृत करता है, और वर्तमान शोध की स्थिति को स्पष्ट करने, पद्धतिगत अंतराल को उजागर करने और भविष्य की शोध प्राथमिकताओं के लिए दिशा-निर्देश सुझाने के लिए RAG की प्रभावशीलता और सीमाओं पर अनुभवजन्य साक्ष्य को संश्लेषित करता है।
