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

Latest revision as of 07:25, 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.

La sortie de Chat-GPT, l'émergence des bases de données vectorielles et l'utilisation généralisée de la génération augmentée par récupération (RAGs) (8) ont marqué le début d'une nouvelle ère dans le domaine des chatbots. Désormais, les LLMs peuvent comprendre les intentions des utilisateurs avec des invites simples en langage naturel, éliminant ainsi le besoin d'une formation complexe sur les variantes d'intention, synthétiser le contenu d'entreprise de manière cohérente, dotant ainsi les chatbots de capacités conversationnelles au-delà de la reconnaissance d'intentions scriptées. Alors que les LLMs apportent leurs capacités génératives pour construire des réponses cohérentes, factuelles et logiques aux requêtes des utilisateurs, les systèmes de récupération d'information (IR) alimentés par des bases de données vectorielles augmentent la capacité des LLMs à récupérer du contenu frais. Des outils comme LangChain (1) et Llamaindex (9) facilitent la construction de chatbots et l'orchestration de flux de travail complexes incluant la mémoire, les agents, les modèles d'invite et le flux global. Ensemble, les systèmes IR basés sur la recherche vectorielle, les LLMs et les frameworks de type LangChain forment des composants essentiels d'un pipeline RAG et alimentent les chatbots d'IA générative dans l'ère post Chat-GPT.