Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/71/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 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.

In diesem Artikel stellen wir unseren Ansatz zur Entwicklung effektiver RAG-basierter Chatbots vor und heben unsere Erfahrungen beim Bau von drei Chatbots bei NVIDIA hervor. Wir haben unser FACTS-Framework skizziert und die Bedeutung von Inhaltsaktualität (F), Architektur (A), Verwaltung der LLM-Kosten (C), Planung für Tests (T) und Sicherheit (S) bei der Erstellung robuster, sicherer und unternehmensgerechter Chatbots betont. Wir haben auch fünfzehn kritische Kontrollpunkte innerhalb der RAG-Pipelines identifiziert und erläutert und Strategien zur Verbesserung der Chatbot-Leistung in jeder Phase bereitgestellt. Darüber hinaus zeigt unsere empirische Analyse die Kompromisse zwischen Genauigkeit und Latenzzeit beim Vergleich großer und kleiner LLMs auf. Dieser Artikel bietet eine ganzheitliche Perspektive auf die wesentlichen Faktoren und praktischen Lösungen für den Bau sicherer und effizienter unternehmensgerechter Chatbots und leistet einen einzigartigen Beitrag zum Fachgebiet. In mehreren Bereichen ist noch mehr Arbeit erforderlich, um effektive RAG-basierte Chatbots zu entwickeln. Dazu gehört die Entwicklung agentischer Architekturen zur Bearbeitung komplexer, mehrteiliger und analytischer Anfragen; die effiziente Zusammenfassung großer Mengen häufig aktualisierter Unternehmensdaten; die Integration von Auto-ML-Funktionen zur automatischen Optimierung verschiedener RAG-Kontrollpunkte; und die Schaffung robusterer Bewertungsrahmen zur Beurteilung subjektiver Antworten und Gespräche.