Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/7/de: Difference between revisions

Latest revision as of 07:23, 20 February 2025

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

Chat-GPT’s release, the emergence of vector databases, and the widespread use of retrieval augmented generation (RAGs) ([[#bib.bib8|8]]) marked the beginning of a new era in the Chatbot domain. Now, LLMs can understand user intents with simple prompts in natural language, eliminating the need for complex intent variant training, synthesize enterprise content coherently, thereby empowering chatbots with conversational capability beyond scripted intent recognition. While LLMs bring their generative capabilities to construct coherent, factual, and logical responses to user queries, vector database-powered information retrieval (IR) systems augment LLMs ability to retrieve fresh content. Tools like LangChain ([[#bib.bib1|1]]) and Llamaindex ([[#bib.bib9|9]]) facilitate chatbot construction, and orchestration of complex workflows including memory, agents, prompt templates, and overall flow. Together, vector-search based IR systems, LLMs, and LangChain-like frameworks form core components of a RAG pipeline and are powering generative AI chatbots in the post Chat-GPT era.

Die Veröffentlichung von Chat-GPT, das Aufkommen von Vektordatenbanken und die weit verbreitete Nutzung von Retrieval Augmented Generation (RAGs) (8) markierten den Beginn einer neuen Ära im Chatbot-Bereich. Jetzt können LLMs Benutzerabsichten mit einfachen Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache verstehen, wodurch die Notwendigkeit für komplexes Training von Intent-Varianten entfällt, Unternehmensinhalte kohärent synthetisieren und Chatbots mit einer Gesprächsfähigkeit jenseits der skriptgesteuerten Intent-Erkennung ausstatten. Während LLMs ihre generativen Fähigkeiten nutzen, um kohärente, faktische und logische Antworten auf Benutzeranfragen zu konstruieren, erweitern informationsabrufende (IR) Systeme, die auf Vektordatenbanken basieren, die Fähigkeit von LLMs, aktuelle Inhalte abzurufen. Tools wie LangChain (1) und Llamaindex (9) erleichtern den Chatbot-Aufbau und die Orchestrierung komplexer Workflows, einschließlich Speicher, Agenten, Eingabeaufforderungsvorlagen und Gesamtfluss. Zusammen bilden auf Vektorsuche basierende IR-Systeme, LLMs und LangChain-ähnliche Frameworks die Kernkomponenten einer RAG-Pipeline und treiben generative KI-Chatbots in der Post-Chat-GPT-Ära an.