Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/6/es: Difference between revisions

Latest revision as of 08:27, 19 February 2025

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Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)

Chatbots are increasingly becoming an extension of search tools in companies for finding relevant information. Whether it’s HR benefits, IT help, sales queries, or engineering issues, enterprise chatbots are now go-to productivity tools. Before the debut of OpenAI’s Chat-GPT ([[#bib.bib2|2]]) in November 2022, companies relied on internally developed chatbots based on dialog flows. Such bots required extensive training for intent understanding and meticulous orchestration for response generation and yet could only provide extractive answers at best. These early bots, built on dialog management systems paired with information retrieval and question answering (IRQA) solutions were fragile and limited in capability. While previous generation language models and GPT models existed, they lacked the accuracy, robustness, and reliability needed for broad enterprise use ([[#bib.bib5|5]]).

Los chatbots se están convirtiendo cada vez más en una extensión de las herramientas de búsqueda en las empresas para encontrar información relevante. Ya sea sobre beneficios de recursos humanos, ayuda de TI, consultas de ventas o problemas de ingeniería, los chatbots empresariales son ahora herramientas de productividad imprescindibles. Antes del debut de Chat-GPT de OpenAI (2) en noviembre de 2022, las empresas dependían de chatbots desarrollados internamente basados en flujos de diálogo. Estos bots requerían un entrenamiento extenso para la comprensión de intenciones y una orquestación meticulosa para la generación de respuestas y, aun así, solo podían proporcionar respuestas extractivas en el mejor de los casos. Estos primeros bots, construidos sobre sistemas de gestión de diálogos emparejados con soluciones de recuperación de información y respuesta a preguntas (IRQA), eran frágiles y limitados en capacidad. Aunque existían modelos de lenguaje de generaciones anteriores y modelos GPT, carecían de la precisión, robustez y fiabilidad necesarias para un uso amplio en empresas (5).