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

Dans cet article, nous avons présenté notre approche pour développer des chatbots efficaces basés sur RAG, en mettant en avant nos expériences de construction de trois chatbots chez NVIDIA. Nous avons décrit notre cadre FACTS, en soulignant l'importance de la fraîcheur du contenu (F), de l'architecture (A), de la gestion des coûts des LLM (C), de la planification des tests (T) et de la sécurité (S) pour créer des chatbots robustes, sécurisés et de qualité entreprise. Nous avons également identifié et élaboré quinze points de contrôle critiques au sein des pipelines RAG, en fournissant des stratégies pour améliorer les performances des chatbots à chaque étape. De plus, notre analyse empirique révèle les compromis entre précision et latence lors de la comparaison entre les grands et les petits LLM. Cet article offre une perspective holistique sur les facteurs essentiels et les solutions pratiques pour construire des chatbots sécurisés et efficaces de qualité entreprise, apportant une contribution unique au domaine. Davantage de travail est nécessaire dans plusieurs domaines pour construire des chatbots efficaces basés sur RAG. Cela inclut le développement d'architectures agentiques pour gérer des requêtes complexes, multipartites et analytiques ; résumer efficacement de grands volumes de données d'entreprise fréquemment mises à jour ; incorporer des capacités d'auto-ML pour optimiser automatiquement divers points de contrôle RAG ; et créer des cadres d'évaluation plus robustes pour évaluer les réponses subjectives et les conversations.