Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/32/es: Difference between revisions

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    Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)
    '''RAGOps''': Effective health monitoring of RAG pipelines is essential once they are deployed. When answer quality is poor, a thorough error analysis is required to determine whether the issue lies in retrieval relevancy or LLM response generation. To debug retrieval relevancy, developers need detailed information on which chunks were stored in vector databases with their associated metadata, how queries were rephrased, which chunks were retrieved, and how those chunks were ranked. Similarly, if an LLM response is incorrect, it is crucial to review the final prompt used for answer generation. For issues with citations, developers must trace back to the original document links and their corresponding chunks. RAGOps/LLMOps and evaluation frameworks, such as Ragas, are critical for providing the necessary automation to enable rapid iteration during accuracy improvement cycles in RAG pipelines.

    RAGOps: El monitoreo efectivo de la salud de las canalizaciones RAG es esencial una vez que se despliegan. Cuando la calidad de las respuestas es deficiente, se requiere un análisis exhaustivo de errores para determinar si el problema radica en la relevancia de la recuperación o en la generación de respuestas del LLM. Para depurar la relevancia de la recuperación, los desarrolladores necesitan información detallada sobre qué fragmentos se almacenaron en bases de datos vectoriales con sus metadatos asociados, cómo se reformularon las consultas, qué fragmentos se recuperaron y cómo se clasificaron esos fragmentos. De manera similar, si una respuesta del LLM es incorrecta, es crucial revisar el aviso final utilizado para la generación de respuestas. Para problemas con las citas, los desarrolladores deben rastrear hasta los enlaces de documentos originales y sus fragmentos correspondientes. RAGOps/LLMOps y los marcos de evaluación, como Ragas, son críticos para proporcionar la automatización necesaria que permita una rápida iteración durante los ciclos de mejora de precisión en las canalizaciones RAG.