Nghiên cứu này đã tiến hành tổng quan tài liệu một cách có hệ thống về 128 bài báo nghiên cứu được trích dẫn nhiều về thế hệ tìm kiếm tăng cường (RAG) được xuất bản từ năm 2020 đến tháng 5 năm 2025. Dữ liệu được thu thập từ các cơ sở dữ liệu bao gồm Thư viện số ACM, IEEE Xplore, Scopus, ScienceDirect và DBLP và được phân tích theo khuôn khổ PRISMA 2020. RAG kết hợp các mô hình truy xuất dựa trên mạng nơ-ron với các mô hình ngôn ngữ tạo sinh để tận dụng thông tin cập nhật trong khi vẫn bảo toàn các khái quát hóa ngữ nghĩa được lưu trữ trong các trọng số mô hình. Nghiên cứu này phân loại các tập dữ liệu, kiến trúc và phương pháp đánh giá, đồng thời tổng hợp bằng chứng thực nghiệm về hiệu quả và hạn chế của RAG để làm rõ tình trạng nghiên cứu hiện tại, nêu bật các khoảng trống về phương pháp luận và đề xuất các hướng ưu tiên nghiên cứu trong tương lai. Đối với các bài báo được xuất bản vào năm 2025, chúng tôi đã hạ thấp ngưỡng trích dẫn để bao gồm các nghiên cứu đột phá gần đây.
