Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/14/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)

Our company’s content landscape includes both authoritative knowledge and unauthoritative content. Authoritative content encompasses IT help articles, HR resources in platforms like ServiceNow, and project documentation on Confluence, SharePoint, Google Drive, and engineering tools like NVBugs and GitHub. Employee-generated content complements these sources on platforms such as Slack and MS Teams. In this paper, we present three bots that we have built at NVIDIA using RAGs and LLMs. These bots are briefly introduced below. All three bots are built on our in-house built generative-AI chatbot platform called NVBot platform. Some of the queries that our bots are capable of answering are shown in Table [[#S1.T1|1]].

私たちの会社のコンテンツランドスケープには、権威ある知識と非権威的なコンテンツの両方が含まれています。権威あるコンテンツには、ITヘルプ記事、ServiceNowのようなプラットフォームでのHRリソース、Confluence、SharePoint、Google Drive、NVBugsやGitHubのようなエンジニアリングツールでのプロジェクトドキュメントが含まれます。従業員が生成したコンテンツは、SlackやMS Teamsのようなプラットフォームでこれらの情報源を補完します。本稿では、NVIDIAでRAGsとLLMsを使用して構築した3つのボットを紹介します。これらのボットは以下で簡単に紹介されています。3つのボットはすべて、社内で開発した生成AIチャットボットプラットフォームであるNVBotプラットフォーム上に構築されています。ボットが回答可能なクエリの一部は、表1に示されています。