Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/7/ja: Difference between revisions

Latest revision as of 07:13, 20 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.

Chat-GPTのリリース、ベクターデータベースの出現、そして検索強化生成（RAGs）の広範な利用（8）は、チャットボット領域における新しい時代の始まりを示しました。現在、LLMは自然言語のシンプルなプロンプトでユーザーの意図を理解し、複雑な意図バリアントのトレーニングを必要とせずに、企業コンテンツを一貫して合成し、スクリプト化された意図認識を超えた会話能力をチャットボットに提供します。LLMは、ユーザーの質問に対して一貫した、事実に基づいた、論理的な応答を生成する能力を持ち、ベクターデータベースを活用した情報検索（IR）システムは、LLMの新しいコンテンツを取得する能力を強化します。LangChain（1）やLlamaindex（9）のようなツールは、チャットボットの構築を容易にし、メモリ、エージェント、プロンプトテンプレート、全体のフローを含む複雑なワークフローのオーケストレーションを可能にします。ベクトル検索ベースのIRシステム、LLM、LangChainのようなフレームワークがRAGパイプラインのコアコンポーネントを形成し、Chat-GPT後の時代における生成AIチャットボットを支えています。