Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/48/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)

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.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung einer hybriden und ausgewogenen LLM-Strategie entscheidend für die Kostenkontrolle und die Förderung von Innovationen ist. Dies beinhaltet die Nutzung kleinerer und angepasster LLMs zur Kostenverwaltung, während gleichzeitig eine verantwortungsvolle Erkundung mit großen LLMs über ein LLM-Gateway ermöglicht wird. Es ist wichtig, den ROI zu messen und zu überwachen, indem man LLM-Abonnements und -Kosten im Auge behält sowie die Nutzung von Gen-AI-Funktionen und Produktivitätssteigerungen bewertet. Um die Sicherheit sensibler Unternehmensdaten bei der cloudbasierten Nutzung von LLMs zu gewährleisten, müssen Schutzmaßnahmen zur Verhinderung von Datenlecks implementiert und ein LLM-Gateway für Audits und rechtlich zulässiges Lernen aufgebaut werden. Schließlich sollte man sich der Kompromisse zwischen Kosten, Genauigkeit und Latenz bewusst sein und kleinere LLMs anpassen, um die Genauigkeit größerer Modelle zu erreichen, wobei zu beachten ist, dass große LLMs mit langen Kontextlängen tendenziell längere Antwortzeiten haben.