Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/48/pt: Difference between revisions

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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.

    Em resumo, desenvolver uma estratégia de LLM híbrida e equilibrada é essencial para gerenciar custos e possibilitar a inovação. Isso envolve o uso de LLMs menores e personalizados para controlar despesas, ao mesmo tempo que permite a exploração responsável com LLMs grandes através de um Gateway de LLM. É crucial medir e monitorar o ROI, acompanhando assinaturas e custos de LLM, além de avaliar o uso de recursos de Gen-AI e melhorias de produtividade. Garantir a segurança dos dados empresariais sensíveis no uso de LLMs baseados em nuvem requer a implementação de barreiras para prevenir vazamento de dados e a construção de um Gateway de LLM para auditorias e aprendizado legalmente permitido. Finalmente, esteja ciente das compensações entre custo, precisão e latência, personalizando LLMs menores para corresponder à precisão de modelos maiores, observando que LLMs grandes com longos comprimentos de contexto tendem a ter um tempo de resposta mais longo.