Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/60/ja: Difference between revisions

Latest revision as of 07:13, 20 February 2025

Information about message (contribute)

This message has no documentation. If you know where or how this message is used, you can help other translators by adding documentation to this message.

Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)

Building trust is paramount when deploying generative AI chatbots. To mitigate risks, guardrails for hallucinations, toxicity, fairness, transparency, and security are critical. Strong foundational models are increasingly getting better at these guardrails. However, there are still many possibilities of jail breaks, adversarial attacks, and other security issues. Apart from these security risks, generative AI-based chatbots are susceptible to derivative risks (explained below). Since our bots are all internal enterprise chatbots, our focus has been more on the enterprise content security and guardrailing for sensitive data. Below we summarize our learnings and insights for securing RAG-based chatbots based on our experience. Addressing these challenges is imperative to maintaining the integrity and security of RAG-based chatbots within corporate environments.

生成AIチャットボットを展開する際には、信頼を築くことが最も重要です。リスクを軽減するためには、幻覚、毒性、公平性、透明性、セキュリティに対するガードレールが不可欠です。強力な基盤モデルは、これらのガードレールにおいてますます向上しています。しかし、脱獄、敵対的攻撃、その他のセキュリティ問題の可能性は依然として多く存在します。これらのセキュリティリスクとは別に、生成AIベースのチャットボットは派生リスク（以下で説明）に対しても脆弱です。私たちのボットはすべて社内のエンタープライズチャットボットであるため、エンタープライズコンテンツのセキュリティと機密データのガードレールに重点を置いてきました。以下に、RAGベースのチャットボットを保護するための経験に基づく学びと洞察をまとめます。これらの課題に対処することは、企業環境内でのRAGベースのチャットボットの整合性とセキュリティを維持するために不可欠です。