Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/7/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)

Chat-GPT’s release, the emergence of vector databases, and the widespread use of retrieval augmented generation (RAGs) ([[#bib.bib8|8]]) marked the beginning of a new era in the Chatbot domain. Now, LLMs can understand user intents with simple prompts in natural language, eliminating the need for complex intent variant training, synthesize enterprise content coherently, thereby empowering chatbots with conversational capability beyond scripted intent recognition. While LLMs bring their generative capabilities to construct coherent, factual, and logical responses to user queries, vector database-powered information retrieval (IR) systems augment LLMs ability to retrieve fresh content. Tools like LangChain ([[#bib.bib1|1]]) and Llamaindex ([[#bib.bib9|9]]) facilitate chatbot construction, and orchestration of complex workflows including memory, agents, prompt templates, and overall flow. Together, vector-search based IR systems, LLMs, and LangChain-like frameworks form core components of a RAG pipeline and are powering generative AI chatbots in the post Chat-GPT era.

El lanzamiento de Chat-GPT, la aparición de bases de datos vectoriales y el uso generalizado de la generación aumentada por recuperación (RAGs) (8) marcaron el comienzo de una nueva era en el dominio de los chatbots. Ahora, los LLMs pueden entender las intenciones de los usuarios con simples indicaciones en lenguaje natural, eliminando la necesidad de un entrenamiento complejo de variantes de intención, sintetizar contenido empresarial de manera coherente, empoderando así a los chatbots con una capacidad conversacional más allá del reconocimiento de intenciones predefinidas. Mientras que los LLMs aportan sus capacidades generativas para construir respuestas coherentes, factuales y lógicas a las consultas de los usuarios, los sistemas de recuperación de información (IR) potenciados por bases de datos vectoriales aumentan la capacidad de los LLMs para recuperar contenido fresco. Herramientas como LangChain (1) y Llamaindex (9) facilitan la construcción de chatbots y la orquestación de flujos de trabajo complejos que incluyen memoria, agentes, plantillas de indicaciones y flujo general. Juntos, los sistemas de IR basados en búsqueda vectorial, los LLMs y los marcos como LangChain forman componentes centrales de una canalización RAG y están impulsando chatbots de IA generativa en la era posterior a Chat-GPT.