Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/25/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)

'''Metadata Enrichment, Chunking, Query Rephrasal, Query Reranking''': We noticed that metadata enrichment, chunking, query rephrasal and query re-ranking stages of RAG pipeline have the most impact on the quality of Chatbot responses. LLM response generation quality is highly dependent on retrieval relevancy. Retrieval relevancy is, in turn, highly dependent on document metadata enrichment, chunking, and query rephrasal. We implemented grid search-based auto-ML capabilities to find the right configurations of chunk token-sizes, experimented with various prompt variations, and explored different chunk reranking strategies to find optimal settings for each. While we have made significant improvements in retrieval relevancy and answer quality and accuracy, we believe, we still have more work to do to optimize the full pipeline.

"Enriquecimiento de Metadatos, Segmentación, Reformulación de Consultas, Reordenamiento de Consultas": Observamos que las etapas de enriquecimiento de metadatos, segmentación, reformulación de consultas y reordenamiento de consultas del pipeline RAG tienen el mayor impacto en la calidad de las respuestas del chatbot. La calidad de la generación de respuestas de LLM depende en gran medida de la relevancia de la recuperación. La relevancia de la recuperación, a su vez, depende en gran medida del enriquecimiento de metadatos del documento, la segmentación y la reformulación de consultas. Implementamos capacidades de auto-ML basadas en búsqueda en cuadrícula para encontrar las configuraciones adecuadas de tamaños de tokens de segmento, experimentamos con varias variaciones de indicaciones y exploramos diferentes estrategias de reordenamiento de segmentos para encontrar configuraciones óptimas para cada uno. Aunque hemos logrado mejoras significativas en la relevancia de la recuperación y la calidad y precisión de las respuestas, creemos que aún tenemos más trabajo por hacer para optimizar todo el pipeline.