Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/71/ko: Difference between revisions

Latest revision as of 07:19, 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.

이 논문에서는 NVIDIA에서 세 개의 챗봇을 구축한 경험을 강조하며 효과적인 RAG 기반 챗봇 개발 접근 방식을 제시했습니다. 우리는 콘텐츠 신선도(F), 아키텍처(A), LLM 비용(C) 관리, 테스트 계획(T), 보안(S)의 중요성을 강조하는 FACTS 프레임워크를 설명했습니다. 또한 RAG 파이프라인 내에서 15개의 중요한 제어 지점을 식별하고 각 단계에서 챗봇 성능을 향상시키기 위한 전략을 제공했습니다. 더 나아가, 우리의 실증 분석은 대형 및 소형 LLM을 비교할 때 정확성과 지연 시간 간의 절충점을 드러냅니다. 이 논문은 안전하고 효율적인 엔터프라이즈급 챗봇을 구축하기 위한 필수 요소와 실용적인 솔루션에 대한 전체적인 관점을 제공하며, 이 분야에 독특한 기여를 합니다. 효과적인 RAG 기반 챗봇을 구축하기 위해서는 여러 분야에서 더 많은 작업이 필요합니다. 여기에는 복잡하고 다중 파트 및 분석 쿼리를 처리하기 위한 에이전트 아키텍처 개발, 자주 업데이트되는 대량의 엔터프라이즈 데이터를 효율적으로 요약하는 것, 다양한 RAG 제어 지점을 자동으로 최적화하기 위한 자동 ML 기능 통합, 주관적인 응답 및 대화를 평가하기 위한 보다 견고한 평가 프레임워크 생성이 포함됩니다.