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                    [0] => Objective. The objective of this study was to provide a comprehensive bibliometric review of research at the intersection of retrieval-augmented generation (RAG) and knowledge graphs (KGs), to map the intellectual structure of the field, and to quantify scholarly activity on system architectures, evaluation venues, and emerging application domains from 2021 to 2026.
Design/Methodology/Approach. A bibliometric review was conducted in accordance with the PRISMA 2020 reporting framework. A combined Scopus and Web of Science (WoS) search yielded 1,604 records (Scopus, n = 1,098; WoS, n = 506). After the removal of 444 cross-database duplicates using the KKU-BiblioMerge toolkit and the screening of 1,604 unique records against four exclusion criteria, 313 records were excluded, leaving 1,291 publications for analysis. A variety of bibliometric techniques were employed in the analysis, including descriptive bibliometrics, co-authorship analysis, country collaboration mapping, keyword co-occurrence, thematic mapping, co-citation analysis, and latent Dirichlet allocation topic modeling (k = 8, u_mass coherence = −1.46). The analyses were conducted in Python, utilizing the libraries pandas, NetworkX, and gensim.
Results/Discussion. The findings indicated a rapid expansion of the field, with annual publication output increasing from 1 paper in 2021 to 700 papers in 2025 (average annual growth rate (AGR) of 235.49%). When author affiliations were aggregated at the unique-publication level and the two WoS variants “China” and “Peoples R China” were merged, Mainland China (n = 485 publications) and the United States (n = 139) emerged as the leading contributors. The most-cited publication was “Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering,” with 110 citations. A total of eight major thematic clusters were identified, with “Retrieval-Augmented Generation Systems” and “Embedding & Semantic Representation” demonstrating the highest average citation impact. The findings suggested a growing scholarly focus on GraphRAG architectures and KG-enhanced large language model pipelines to enhance factual accuracy and knowledge grounding.
Conclusions. Research on the integration of RAG and KGs is rapidly maturing and consolidating around hybrid architectures that combine structured knowledge retrieval with neural text generation. However, significant challenges persist, particularly regarding standardized evaluation benchmarks, cross-lingual RAG–KG systems, and scalable metadata generation frameworks.
Originality/Value. This study offers the inaugural comprehensive bibliometric review of the RAG–KG research landscape. It provides a comprehensive intellectual framework for the field, identifies emerging research directions, and offers practical insights for the development of intelligent metadata-generation assistants and knowledge-enhanced AI systems.@en
                    [1] => Objetivo. Este estudo visa fornecer a primeira revisão bibliométrica e sistemática híbrida da literatura sobre a investigação na interseção da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e dos Grafos de Conhecimento (KGs). Procura mapear a estrutura intelectual da área e sintetizar a evidência atual sobre arquiteturas de sistemas, abordagens de avaliação e domínios de aplicação emergentes de 2021 a 2026.Design/Metodologia/Abordagem. Foi empregue uma abordagem híbrida de revisão bibliométrica e sistemática seguindo o protocolo PRISMA 2020. Um total de 1.291 publicações foram retidas de 1.604 registos recuperados do Scopus e da Web of Science após a remoção de duplicados e a triagem. As técnicas bibliométricas, incluindo a análise de coautoria, a coocorrência de palavras-chave, o mapeamento temático e a análise de cocitação, foram combinadas com a modelação de tópicos por Alocação Latente de Dirichlet (LDA) (k = 8, coerência u_mass = −1,46). A análise dos dados foi conduzida utilizando ferramentas baseadas em Python, incluindo pandas, networkx e gensim.Resultados/Discussão. Os resultados revelam uma rápida expansão da área, com um aumento de 235,49% na produção de publicações, atingindo as 700 publicações em 2025. A China (n = 485 afiliações de países) e os Estados Unidos (n = 139) emergiram como os principais contribuintes. A publicação mais citada foi Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering (Wang et al., 2024), com 110 citações. Foram identificados oito grandes grupos temáticos, sendo que os Sistemas de Geração Aumentados por Recuperação e Incorporação e a Representação Semântica apresentaram os maiores impactos médios de citação. Os resultados indicam que a atenção académica está a convergir cada vez mais para arquiteturas GraphRAG e pipelines LLM melhorados por KG para melhorar a precisão factual e a fundamentação do conhecimento.Conclusões. A investigação sobre a integração de RAG e KGs está a amadurecer e a consolidar-se rapidamente em torno de arquiteturas híbridas que combinam a recuperação de conhecimento estruturado com a geração neural de texto. No entanto, permanecem desafios significativos, particularmente em relação a benchmarks de avaliação padronizados, sistemas KG-RAG multilingues e estruturas escaláveis ​​de geração de metadados.Originalidade/Valor. Este estudo é o primeiro a integrar a análise bibliométrica e os métodos de revisão sistemática da literatura para examinar de forma abrangente o panorama da investigação RAG-KG. Oferece um mapa intelectual detalhado da área, identifica direções de investigação emergentes e fornece informações práticas para o desenvolvimento de assistentes inteligentes de geração de metadados e sistemas de IA melhorados por conhecimento.@pt
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