Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/60/pt: Difference between revisions

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    Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)
    Building trust is paramount when deploying generative AI chatbots. To mitigate risks, guardrails for hallucinations, toxicity, fairness, transparency, and security are critical. Strong foundational models are increasingly getting better at these guardrails. However, there are still many possibilities of jail breaks, adversarial attacks, and other security issues. Apart from these security risks, generative AI-based chatbots are susceptible to derivative risks (explained below). Since our bots are all internal enterprise chatbots, our focus has been more on the enterprise content security and guardrailing for sensitive data. Below we summarize our learnings and insights for securing RAG-based chatbots based on our experience. Addressing these challenges is imperative to maintaining the integrity and security of RAG-based chatbots within corporate environments.

    Construir confiança é fundamental ao implantar chatbots de IA generativa. Para mitigar riscos, é crucial estabelecer limites para alucinações, toxicidade, justiça, transparência e segurança. Modelos fundamentais robustos estão cada vez melhores nesses aspectos. No entanto, ainda existem muitas possibilidades de falhas de segurança, ataques adversários e outros problemas de segurança. Além desses riscos de segurança, chatbots baseados em IA generativa são suscetíveis a riscos derivados (explicados abaixo). Como nossos bots são todos chatbots empresariais internos, nosso foco tem sido mais na segurança do conteúdo empresarial e na proteção de dados sensíveis. Abaixo, resumimos nossos aprendizados e insights para proteger chatbots baseados em RAG com base em nossa experiência. Abordar esses desafios é imperativo para manter a integridade e a segurança dos chatbots baseados em RAG dentro de ambientes corporativos.