Archi,Source (github),Publi,Année,Type,Tâche,DB/Bench d'éval,Objet,Commentaires
TF-IDf,,,,Lexical,,,Extraction,
BM25,multiples biblio python,,,Lexical,,,Extraction,Performant sur l'extraction de données avec bonne supperposition lexicale
DeepCT,https://github.com/AdeDZY/DeepCT,,2020,Sparse,,,,
Dense Pasage Retrieval,https://github.com/facebookresearch/DPR,https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.550.pdf,2020,Dense,Open Dom QA,"Données Wikipédia traitées maison
Natural Questions, TriviaQA, WebQuestions, CuratedTREC, SQuAD v1.1",Extraction,"Un peu ancien..
Retriever seulement
Bi-encodeur 
Apprentissage supervisé"
PaperQA2,https://github.com/Future-House/paper-qa,https://arxiv.org/pdf/2409.13740,2024,Agent,"Summarization, Contradiction detection, QA","LitQA2 (bench aussi publié dans le même papier), WikiCrow (outil de génération de pseudo document Wikipedia)",Full Pipeline,"Coût de calcul énorme, Adaptation non garantie"
HM-RAG,https://github.com/ocean-luna/HMRAG,https://dl.acm.org/doi/10.1145/3746027.3754761,2025,Agent,,"ScienceQA, CrisisMMD",Full Pipeline,Multimodal
"[Lewis et al., 2020] (DPR+BART)","https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples/rag/
 https://huggingface.co/rag/","[Lewis et al., 2020]
https://arxiv.org/abs/2005.11401",2020,Dense,"Open-domain QA, Jeopardy Question Generation","Natural Question, TriviaQA, WebQuestions, CuratedTrec, MSMARCO NLG task v2.1, SearchQA, FEVER","Full-Pipeline
DPR+BART","mémoire paramétrique (BART) et non-paramétrique (RAG) en mm temps
Rédaction orientée très ingénierie
Finetuning supervisé "
Contriever,https://github.com/facebookresearch/contriever,https://arxiv.org/abs/2112.09118,2022,Dense,"QA, taĉhes de BEIR (comment ont-elles été adaptées à la partie retrieval?)","Data: Wikipedia, CCNet (50/50)
Bench (0-shot learn) : BEIR",Retriever + entrainement par contrastive Learning,"Démonstration de l'entrainement de dense retrieval par constrastive learning (auto-supervisé)
2022..."
Atlas,https://github.com/facebookresearch/atlas,https://dl.acm.org/doi/epdf/10.5555/3648699.3648950,2023,Dense,"fact checking, question answering, dialog generation, entity linking and slot-filling","KILT : - question answering: Natural Questions , TriviaQA, HotpotQA - slot filling: Zero Shot RE, T-REx - entity linking: AIDA CoNLL-YAGO - dialogue: Wizard of Wikipedia - fact checking: FEVER  + MMLU + versions originales de Natural Questions, TriviaQA, FEVER + adaptation de TempLAMA",FullPipeline,Few-shot learning with RAG
Search in the Chain (SearChain),https://github.com/xsc1234/Search-in-the-Chain,https://arxiv.org/abs/2304.14732,2024,framework,"Knowledge intensive tasks (QA,  slot filling, fact checking, long-form QA)","HotpotQA, Musique, WikiMultiHopQA, StrategyQA, zsRE, T-REx, FEVER, ELI5,... ",Framework d'interaction entre Retriever et Generator,"Multiples allez-retours entre IR et LLM pour construire une chaine de raisonnement (suite de sous taches déterminées par le LLM) qui est vérifiée, documentée et réorientée par le IR. Cela nourri le LLM (et retour au début de la boucle)."
TAS-Balanced,https://github.com/sebastian-hofstaetter/tas-balanced-dense-retrieval,https://arxiv.org/abs/2104.06967,2021,Dense,Document Retrieval,MSMARCO-Passage,Méthode d'entrainement (par transfert ?) avec co mémoire et calcul non dissuasif
RePlug,https://github.com/swj0419/REPLUG,https://aclanthology.org/2024.naacl-long.463/,2024,Framework,"Toutes taches de RaLLM? Évalué sur ThePile [Gao et al,. 2021]","The Pile [Gao et al., 2021]",module d'extrcation à ajouter à un LLM privé (non affinable),"Conceptuellement, on peut brancher n'importe quel modèle pour faire de l'extraction. Ce qui est apporté est l'idée d'entrainer l'extracteur à l'aide d'un LLM évaluateur"
FID (Fusion in Deccoder),https://github.com/facebookresearch/fid,Multiples dont https://aclanthology.org/2021.eacl-main.74.pdf,2020,Dense,Open domain QA,,FullPipeline/ Framework,DPR&BM25 + T5
"Re2G (Retrieve, Rerank, Generate)","https://huggingface.co/ibm-research/re2g-reranker-triviaqa

https://github.com/IBM/kgi-slot-filling",https://aclanthology.org/2022.naacl-main.194/,2022,Dense/ Framework,QA,KILT,Reranker,"Entrainement d'un reranker autonome. Permet de combiner plusieurs Retrievers. 
/!\ pas de modèle pré-entrainé disponible
implem de BM25&DPR+Reranker (pas de generation) "