Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/9/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)

At NVIDIA, our main motivation was to improve our employee productivity by building enterprise chatbots. Our initial enthusiasm quickly met with the reality of addressing numerous challenges. We learned that crafting a successful enterprise chatbot, even in the post Chat-GPT era, while promising, is not easy. The process demands meticulous engineering of RAG pipelines, fine-tuning LLMs, and engineering prompts, ensuring relevancy and accuracy of enterprise knowledge, honoring document access control permissions, providing concise responses, including pertinent references, and safeguarding personal information. All of these require careful design, skillful execution, and thorough evaluation, demanding many iterations. Additionally, maintaining user engagement while optimizing for speed and cost-efficiency is essential. Through our journey, we learned that getting an enterprise conversational virtual assistant right is akin to achieving a perfect symphony where every note carries significance!

NVIDIAでは、企業向けチャットボットを構築することで従業員の生産性を向上させることを主な動機としていました。しかし、最初の熱意はすぐに多くの課題に直面しました。Chat-GPT時代の後でも、成功する企業向けチャットボットを作成することは、約束されているとはいえ、簡単ではないことを学びました。このプロセスには、RAGパイプラインの綿密な設計、LLMの微調整、プロンプトのエンジニアリング、企業知識の関連性と正確性の確保、文書アクセス制御権限の尊重、簡潔な回答の提供、関連する参照の含有、個人情報の保護が求められます。これらすべては、慎重な設計、巧みな実行、徹底的な評価を必要とし、多くの反復を要求します。さらに、ユーザーのエンゲージメントを維持しながら、速度とコスト効率を最適化することも重要です。この旅を通じて、企業向けの会話型バーチャルアシスタントを正しく作成することは、すべての音符が重要性を持つ完璧な交響曲を達成することに似ていることを学びました。