Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/48/ko: Difference between revisions

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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.

    요약하자면, 하이브리드 및 균형 잡힌 LLM 전략을 개발하는 것은 비용 관리와 혁신을 가능하게 하는 데 필수적입니다. 이는 비용을 관리하기 위해 더 작고 맞춤화된 LLM을 사용하면서 LLM 게이트웨이를 통해 대형 LLM을 책임감 있게 탐색할 수 있도록 하는 것을 포함합니다. LLM 구독 및 비용을 추적하고 Gen-AI 기능 사용 및 생산성 향상을 평가하여 ROI를 측정하고 모니터링하는 것이 중요합니다. 클라우드 기반 LLM 사용 시 민감한 기업 데이터의 보안을 보장하려면 데이터 유출을 방지하기 위한 가드레일을 구현하고 감사 및 법적으로 허용된 학습을 위한 LLM 게이트웨이를 구축해야 합니다. 마지막으로, 비용, 정확성 및 지연 시간 간의 절충점을 인식하고, 더 작은 LLM을 대형 모델의 정확도에 맞추어 맞춤화하되 긴 컨텍스트 길이를 가진 대형 LLM은 응답 시간이 길어지는 경향이 있음을 유의해야 합니다.