Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/71/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 this paper, we presented our approach to developing effective RAG-based chatbots, highlighting our experiences of building three chatbots at NVIDIA. We outlined our FACTS framework, emphasizing the importance of content freshness (F), architecture (A), LLM cost (C) management, planning for testing (T), and security (S) in creating robust, secure, and enterprise-grade chatbots. We also identified and elaborated on fifteen critical control points within RAG pipelines, providing strategies to enhance chatbot performance at each stage. Furthermore, our empirical analysis reveals the trade-offs between accuracy and latency when comparing large and small LLMs. This paper offers a holistic perspective on the essential factors and practical solutions for building secure and efficient enterprise-grade chatbots, making a unique contribution to the field. More work is needed in several areas to build effective RAG-based chatbots. This includes developing agentic architectures for handling complex, multi-part, and analytical queries; efficiently summarizing large volumes of frequently updated enterprise data; incorporating auto-ML capabilities to optimize various RAG control points automatically; and creating more robust evaluation frameworks for assessing subjective responses and conversations.

この論文では、NVIDIAで3つのチャットボットを構築した経験を強調しながら、効果的なRAGベースのチャットボットを開発するためのアプローチを紹介しました。私たちは、コンテンツの新鮮さ（F）、アーキテクチャ（A）、LLMコスト（C）の管理、テストの計画（T）、およびセキュリティ（S）の重要性を強調し、堅牢で安全なエンタープライズグレードのチャットボットを作成するためのFACTSフレームワークを概説しました。また、RAGパイプライン内の15の重要な制御ポイントを特定し、それぞれの段階でチャットボットのパフォーマンスを向上させるための戦略を提供しました。さらに、私たちの実証分析は、大規模なLLMと小規模なLLMを比較した際の精度と遅延のトレードオフを明らかにしています。この論文は、安全で効率的なエンタープライズグレードのチャットボットを構築するための重要な要素と実践的な解決策についての包括的な視点を提供し、この分野に独自の貢献をしています。効果的なRAGベースのチャットボットを構築するためには、いくつかの分野でさらなる作業が必要です。これには、複雑で多部にわたる分析的なクエリを処理するためのエージェントアーキテクチャの開発、頻繁に更新される大量のエンタープライズデータを効率的に要約すること、自動ML機能を組み込んでさまざまなRAG制御ポイントを自動的に最適化すること、主観的な応答や会話を評価するためのより堅牢な評価フレームワークの作成が含まれます。