Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/71/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 this paper, we presented our approach to developing effective RAG-based chatbots, highlighting our experiences of building three chatbots at NVIDIA. We outlined our FACTS framework, emphasizing the importance of content freshness (F), architecture (A), LLM cost (C) management, planning for testing (T), and security (S) in creating robust, secure, and enterprise-grade chatbots. We also identified and elaborated on fifteen critical control points within RAG pipelines, providing strategies to enhance chatbot performance at each stage. Furthermore, our empirical analysis reveals the trade-offs between accuracy and latency when comparing large and small LLMs. This paper offers a holistic perspective on the essential factors and practical solutions for building secure and efficient enterprise-grade chatbots, making a unique contribution to the field. More work is needed in several areas to build effective RAG-based chatbots. This includes developing agentic architectures for handling complex, multi-part, and analytical queries; efficiently summarizing large volumes of frequently updated enterprise data; incorporating auto-ML capabilities to optimize various RAG control points automatically; and creating more robust evaluation frameworks for assessing subjective responses and conversations.

En este documento, presentamos nuestro enfoque para desarrollar chatbots efectivos basados en RAG, destacando nuestras experiencias al construir tres chatbots en NVIDIA. Describimos nuestro marco FACTS, enfatizando la importancia de la frescura del contenido (F), la arquitectura (A), la gestión de costos de LLM (C), la planificación para pruebas (T) y la seguridad (S) en la creación de chatbots robustos, seguros y de nivel empresarial. También identificamos y elaboramos sobre quince puntos de control críticos dentro de las canalizaciones RAG, proporcionando estrategias para mejorar el rendimiento del chatbot en cada etapa. Además, nuestro análisis empírico revela las compensaciones entre precisión y latencia al comparar LLM grandes y pequeños. Este documento ofrece una perspectiva holística sobre los factores esenciales y las soluciones prácticas para construir chatbots seguros y eficientes de nivel empresarial, haciendo una contribución única al campo. Se necesita más trabajo en varias áreas para construir chatbots efectivos basados en RAG. Esto incluye desarrollar arquitecturas agénticas para manejar consultas complejas, multipartes y analíticas; resumir eficientemente grandes volúmenes de datos empresariales que se actualizan con frecuencia; incorporar capacidades de auto-ML para optimizar automáticamente varios puntos de control RAG; y crear marcos de evaluación más robustos para evaluar respuestas y conversaciones subjetivas.