Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/22/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)

Retrieval Augmented Generation (RAG) is a process where relevant information is retrieved from vector databases through semantic matching and then fed to LLMs for response generation. In a RAG pipeline, vector databases and LLMs collaboratively ensure the delivery of up-to-date enterprise knowledge. However, RAG pipelines have many control points, each of which when not tuned well can lead to lower accuracy, hallucinations, and irrelevant responses by Chatbots. Additionally, document access control permissions complicate the search and retrieval process, requiring careful management to ensure data security and relevance. Furthermore, multi-modal content necessitates the use of multi-modal retrievers to handle structured, unstructured, and semi-structured data, including presentations, diagrams, videos, and meeting recordings. Addressing these challenges is critical for maintaining the accuracy and reliability of enterprise chatbots. Inspired by ([[#bib.bib3|3]]), we identify fifteen control points of RAG from our case studies visualized in Figure [[#S2.F1|1]]. Each control point is labeled with a number. In the remainder of this section, we present our insights and learnings for addressing RAG control points.

検索強化生成（RAG）は、セマンティックマッチングを通じてベクターデータベースから関連情報を取得し、それをLLMに供給して応答を生成するプロセスです。RAGパイプラインでは、ベクターデータベースとLLMが協力して最新の企業知識を提供します。しかし、RAGパイプラインには多くの制御ポイントがあり、それぞれが適切に調整されていないと、チャットボットによる精度の低下、幻覚、無関係な応答を引き起こす可能性があります。さらに、文書のアクセス制御権限は検索と取得のプロセスを複雑にし、データのセキュリティと関連性を確保するための慎重な管理が必要です。また、マルチモーダルコンテンツは、プレゼンテーション、図、ビデオ、会議の録音など、構造化、非構造化、半構造化データを処理するためにマルチモーダルリトリーバーの使用を必要とします。これらの課題に対処することは、企業のチャットボットの精度と信頼性を維持するために重要です。(3)に触発され、我々はケーススタディからRAGの15の制御ポイントを特定し、図1に視覚化しました。各制御ポイントには番号が付けられています。このセクションの残りでは、RAG制御ポイントに対処するための洞察と学びを紹介します。