Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/48/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)

In summary, developing a hybrid and balanced LLM strategy is essential for managing costs and enabling innovation. This involves using smaller and customized LLMs to manage expenses while allowing responsible exploration with large LLMs via an LLM Gateway. It’s crucial to measure and monitor ROI by keeping track of LLM subscriptions and costs, as well as assessing Gen-AI feature usage and productivity enhancements. Ensuring the security of sensitive enterprise data in cloud-based LLM usage requires implementing guardrails to prevent data leakage and building an LLM Gateway for audits and legally permitted learning. Finally, be aware of the trade-offs between cost, accuracy, and latency, customizing smaller LLMs to match the accuracy of larger models while noting that large LLMs with long context lengths tend to have longer response time.

要約すると、ハイブリッドでバランスの取れたLLM戦略を開発することは、コスト管理とイノベーションの促進に不可欠です。これには、費用を管理するために小規模でカスタマイズされたLLMを使用し、LLMゲートウェイを介して大規模なLLMを用いた責任ある探求を可能にすることが含まれます。LLMのサブスクリプションとコストを追跡し、Gen-AI機能の使用状況と生産性の向上を評価することで、ROIを測定し監視することが重要です。クラウドベースのLLM使用における機密企業データのセキュリティを確保するには、データ漏洩を防ぐためのガードレールを実装し、監査や法的に許可された学習のためのLLMゲートウェイを構築する必要があります。最後に、コスト、精度、レイテンシーのトレードオフに注意し、小規模なLLMをカスタマイズして大規模モデルの精度に合わせる一方で、長いコンテキスト長を持つ大規模LLMは応答時間が長くなる傾向があることに留意してください。