Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/48/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)

In summary, developing a hybrid and balanced LLM strategy is essential for managing costs and enabling innovation. This involves using smaller and customized LLMs to manage expenses while allowing responsible exploration with large LLMs via an LLM Gateway. It’s crucial to measure and monitor ROI by keeping track of LLM subscriptions and costs, as well as assessing Gen-AI feature usage and productivity enhancements. Ensuring the security of sensitive enterprise data in cloud-based LLM usage requires implementing guardrails to prevent data leakage and building an LLM Gateway for audits and legally permitted learning. Finally, be aware of the trade-offs between cost, accuracy, and latency, customizing smaller LLMs to match the accuracy of larger models while noting that large LLMs with long context lengths tend to have longer response time.

En resumen, desarrollar una estrategia de LLM híbrida y equilibrada es esencial para gestionar costos y permitir la innovación. Esto implica utilizar LLMs más pequeños y personalizados para controlar los gastos mientras se permite una exploración responsable con LLMs grandes a través de un Gateway de LLM. Es crucial medir y monitorear el ROI manteniendo un registro de las suscripciones y costos de LLM, así como evaluar el uso de características de Gen-AI y las mejoras en la productividad. Asegurar la seguridad de los datos empresariales sensibles en el uso de LLM basado en la nube requiere implementar medidas de protección para prevenir la fuga de datos y construir un Gateway de LLM para auditorías y aprendizaje legalmente permitido. Finalmente, es importante ser consciente de los compromisos entre costo, precisión y latencia, personalizando LLMs más pequeños para igualar la precisión de modelos más grandes, teniendo en cuenta que los LLMs grandes con largos contextos tienden a tener un tiempo de respuesta más prolongado.