Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/71/pt: Difference between revisions

Latest revision as of 07:30, 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.

Neste artigo, apresentamos nossa abordagem para desenvolver chatbots eficazes baseados em RAG, destacando nossas experiências na construção de três chatbots na NVIDIA. Descrevemos nosso framework FACTS, enfatizando a importância da atualização de conteúdo (F), arquitetura (A), gestão de custos de LLM (C), planejamento para testes (T) e segurança (S) na criação de chatbots robustos, seguros e de nível empresarial. Também identificamos e elaboramos quinze pontos de controle críticos dentro das pipelines RAG, fornecendo estratégias para melhorar o desempenho dos chatbots em cada etapa. Além disso, nossa análise empírica revela os trade-offs entre precisão e latência ao comparar LLMs grandes e pequenos. Este artigo oferece uma perspectiva holística sobre os fatores essenciais e soluções práticas para construir chatbots seguros e eficientes de nível empresarial, fazendo uma contribuição única para o campo. Mais trabalho é necessário em várias áreas para construir chatbots eficazes baseados em RAG. Isso inclui desenvolver arquiteturas agenticas para lidar com consultas complexas, multipartes e analíticas; resumir eficientemente grandes volumes de dados empresariais frequentemente atualizados; incorporar capacidades de auto-ML para otimizar automaticamente vários pontos de controle RAG; e criar frameworks de avaliação mais robustos para avaliar respostas e conversas subjetivas.