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

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.

En résumé, développer une stratégie LLM hybride et équilibrée est essentiel pour gérer les coûts et favoriser l'innovation. Cela implique d'utiliser des LLM plus petits et personnalisés pour maîtriser les dépenses tout en permettant une exploration responsable avec de grands LLM via une passerelle LLM. Il est crucial de mesurer et de surveiller le retour sur investissement en suivant les abonnements et les coûts des LLM, ainsi qu'en évaluant l'utilisation des fonctionnalités Gen-AI et les améliorations de productivité. Assurer la sécurité des données sensibles de l'entreprise dans l'utilisation des LLM basés sur le cloud nécessite la mise en place de garde-fous pour prévenir les fuites de données et la construction d'une passerelle LLM pour les audits et l'apprentissage légalement autorisé. Enfin, soyez conscient des compromis entre coût, précision et latence, en personnalisant les LLM plus petits pour correspondre à la précision des modèles plus grands tout en notant que les grands LLM avec de longues longueurs de contexte ont tendance à avoir un temps de réponse plus long.