All translations

Enter a message name below to show all available translations.

Found 8 translations.

Name	Current message text
^h German (de)	'''Metadatenanreicherung, Chunking, Abfrageumformulierung, Abfragereranking''': Wir haben festgestellt, dass die Phasen der Metadatenanreicherung, des Chunkings, der Abfrageumformulierung und des Abfragererankings der RAG-Pipeline den größten Einfluss auf die Qualität der Chatbot-Antworten haben. Die Qualität der LLM-Antwortgenerierung hängt stark von der Relevanz der Abfrageergebnisse ab. Diese Relevanz ist wiederum stark von der Anreicherung der Dokumentenmetadaten, dem Chunking und der Abfrageumformulierung abhängig. Wir haben auf Grid-Search basierende Auto-ML-Funktionen implementiert, um die richtigen Konfigurationen für Chunk-Token-Größen zu finden, mit verschiedenen Prompt-Variationen experimentiert und verschiedene Chunk-Reranking-Strategien erkundet, um optimale Einstellungen für jeden Bereich zu finden. Obwohl wir erhebliche Verbesserungen in der Relevanz der Abfrageergebnisse sowie in der Qualität und Genauigkeit der Antworten erzielt haben, glauben wir, dass wir noch mehr tun müssen, um die gesamte Pipeline zu optimieren.
^h English (en)	'''Metadata Enrichment, Chunking, Query Rephrasal, Query Reranking''': We noticed that metadata enrichment, chunking, query rephrasal and query re-ranking stages of RAG pipeline have the most impact on the quality of Chatbot responses. LLM response generation quality is highly dependent on retrieval relevancy. Retrieval relevancy is, in turn, highly dependent on document metadata enrichment, chunking, and query rephrasal. We implemented grid search-based auto-ML capabilities to find the right configurations of chunk token-sizes, experimented with various prompt variations, and explored different chunk reranking strategies to find optimal settings for each. While we have made significant improvements in retrieval relevancy and answer quality and accuracy, we believe, we still have more work to do to optimize the full pipeline.
^h Spanish (es)	"Enriquecimiento de Metadatos, Segmentación, Reformulación de Consultas, Reordenamiento de Consultas": Observamos que las etapas de enriquecimiento de metadatos, segmentación, reformulación de consultas y reordenamiento de consultas del pipeline RAG tienen el mayor impacto en la calidad de las respuestas del chatbot. La calidad de la generación de respuestas de LLM depende en gran medida de la relevancia de la recuperación. La relevancia de la recuperación, a su vez, depende en gran medida del enriquecimiento de metadatos del documento, la segmentación y la reformulación de consultas. Implementamos capacidades de auto-ML basadas en búsqueda en cuadrícula para encontrar las configuraciones adecuadas de tamaños de tokens de segmento, experimentamos con varias variaciones de indicaciones y exploramos diferentes estrategias de reordenamiento de segmentos para encontrar configuraciones óptimas para cada uno. Aunque hemos logrado mejoras significativas en la relevancia de la recuperación y la calidad y precisión de las respuestas, creemos que aún tenemos más trabajo por hacer para optimizar todo el pipeline.
^h French (fr)	'''Enrichissement des métadonnées, Fragmentation, Reformulation des requêtes, Réordonnancement des requêtes''': Nous avons constaté que les étapes d'enrichissement des métadonnées, de fragmentation, de reformulation des requêtes et de réordonnancement des requêtes du pipeline RAG ont le plus d'impact sur la qualité des réponses du chatbot. La qualité de la génération de réponses par les LLM dépend fortement de la pertinence de la récupération. La pertinence de la récupération dépend, à son tour, fortement de l'enrichissement des métadonnées des documents, de la fragmentation et de la reformulation des requêtes. Nous avons mis en œuvre des capacités d'auto-ML basées sur la recherche en grille pour trouver les bonnes configurations de tailles de jetons de fragments, expérimenté avec diverses variations de prompts et exploré différentes stratégies de réordonnancement des fragments pour trouver les paramètres optimaux pour chacun. Bien que nous ayons réalisé des améliorations significatives en termes de pertinence de récupération et de qualité et précision des réponses, nous pensons qu'il nous reste encore du travail à faire pour optimiser l'ensemble du pipeline.
^h Japanese (ja)	'''メタデータの強化、チャンク化、クエリの再構成、クエリの再ランキング''': RAGパイプラインのメタデータ強化、チャンク化、クエリの再構成、クエリの再ランキングの段階が、チャットボットの応答の質に最も影響を与えることに気付きました。LLMの応答生成の質は、検索の関連性に大きく依存しています。そして、検索の関連性は、文書のメタデータ強化、チャンク化、クエリの再構成に大きく依存しています。チャンクトークンサイズの適切な構成を見つけるためにグリッドサーチベースの自動ML機能を実装し、さまざまなプロンプトのバリエーションを試し、異なるチャンク再ランキング戦略を探求して、それぞれに最適な設定を見つけました。検索の関連性と回答の質と精度において大きな改善を遂げましたが、パイプライン全体を最適化するためには、まだやるべきことがあると考えています。
^h Korean (ko)	'''메타데이터 강화, 청킹, 쿼리 재구성, 쿼리 재정렬''': 우리는 RAG 파이프라인의 메타데이터 강화, 청킹, 쿼리 재구성 및 쿼리 재정렬 단계가 챗봇 응답의 품질에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. LLM 응답 생성 품질은 검색 관련성에 크게 의존합니다. 검색 관련성은 다시 문서 메타데이터 강화, 청킹 및 쿼리 재구성에 크게 의존합니다. 우리는 청크 토큰 크기의 올바른 구성을 찾기 위해 그리드 검색 기반의 자동 ML 기능을 구현하고, 다양한 프롬프트 변형을 실험하며, 최적의 설정을 찾기 위해 다양한 청크 재정렬 전략을 탐구했습니다. 검색 관련성과 응답 품질 및 정확성에서 상당한 개선을 이루었지만, 전체 파이프라인을 최적화하기 위해 아직 더 많은 작업이 필요하다고 믿습니다.
^h Portuguese (pt)	'''Enriquecimento de Metadados, Fragmentação, Reformulação de Consultas, Reclassificação de Consultas''': Notamos que as etapas de enriquecimento de metadados, fragmentação, reformulação de consultas e reclassificação de consultas do pipeline RAG têm o maior impacto na qualidade das respostas do Chatbot. A qualidade da geração de respostas do LLM é altamente dependente da relevância da recuperação. A relevância da recuperação, por sua vez, depende muito do enriquecimento de metadados dos documentos, da fragmentação e da reformulação de consultas. Implementamos capacidades de auto-ML baseadas em busca em grade para encontrar as configurações corretas de tamanhos de tokens de fragmentos, experimentamos várias variações de prompts e exploramos diferentes estratégias de reclassificação de fragmentos para encontrar as configurações ideais para cada um. Embora tenhamos feito melhorias significativas na relevância da recuperação e na qualidade e precisão das respostas, acreditamos que ainda temos mais trabalho a fazer para otimizar todo o pipeline.
^h Chinese (zh)	元数据增强、分块、查询重述、查询重排序：我们注意到，RAG管道中的元数据增强、分块、查询重述和查询重排序阶段对聊天机器人响应的质量影响最大。LLM响应生成质量高度依赖于检索相关性。而检索相关性又高度依赖于文档元数据增强、分块和查询重述。我们实施了基于网格搜索的自动机器学习功能，以找到合适的分块令牌大小配置，尝试了各种提示变体，并探索了不同的分块重排序策略，以找到每个阶段的最佳设置。虽然我们在检索相关性和答案质量及准确性方面取得了显著的改进，但我们相信，仍需进一步优化整个管道。