Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/9/ko: Difference between revisions

Latest revision as of 07:19, 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)

At NVIDIA, our main motivation was to improve our employee productivity by building enterprise chatbots. Our initial enthusiasm quickly met with the reality of addressing numerous challenges. We learned that crafting a successful enterprise chatbot, even in the post Chat-GPT era, while promising, is not easy. The process demands meticulous engineering of RAG pipelines, fine-tuning LLMs, and engineering prompts, ensuring relevancy and accuracy of enterprise knowledge, honoring document access control permissions, providing concise responses, including pertinent references, and safeguarding personal information. All of these require careful design, skillful execution, and thorough evaluation, demanding many iterations. Additionally, maintaining user engagement while optimizing for speed and cost-efficiency is essential. Through our journey, we learned that getting an enterprise conversational virtual assistant right is akin to achieving a perfect symphony where every note carries significance!

엔비디아에서 우리의 주요 동기는 기업용 챗봇을 구축하여 직원 생산성을 향상시키는 것이었습니다. 초기의 열정은 수많은 도전 과제를 해결해야 한다는 현실과 마주하게 되었습니다. 우리는 Chat-GPT 이후의 시대에도 성공적인 기업용 챗봇을 만드는 것이 유망하지만 쉽지 않다는 것을 배웠습니다. 이 과정은 RAG 파이프라인의 세심한 엔지니어링, LLM의 미세 조정, 프롬프트 엔지니어링, 기업 지식의 관련성과 정확성을 보장하고, 문서 접근 권한을 존중하며, 간결한 응답을 제공하고, 관련 참조를 포함하며, 개인 정보를 보호하는 것을 요구합니다. 이 모든 것은 신중한 설계, 능숙한 실행, 철저한 평가가 필요하며, 많은 반복을 요구합니다. 또한, 속도와 비용 효율성을 최적화하면서 사용자 참여를 유지하는 것이 필수적입니다. 우리의 여정을 통해, 기업용 대화형 가상 비서를 완벽하게 만드는 것은 모든 음표가 중요성을 지니는 완벽한 교향곡을 이루는 것과 같다는 것을 배웠습니다!