All translations

Enter a message name below to show all available translations.

Found 8 translations.

Name	Current message text
^h German (de)	'''Agentische Architekturen''': Fragen wie „Vergleichen Sie die Einnahmen von NVIDIA von Q1 bis Q4 des Geschäftsjahres 2024 und geben Sie einen analytischen Kommentar zu den wichtigsten Faktoren ab, die zu den Veränderungen der Einnahmen in diesem Zeitraum geführt haben“, erfordern komplexe Agenten, die in der Lage sind, Abfragen zu zerlegen und zu orchestrieren. Abbildung [[#S3.F2\|2]] zeigt einen Mechanismus, den wir implementiert haben, um mit solchen Fragen im Scout-Bot umzugehen. Aus unserer Erfahrung beim Bau der drei Bots haben wir erkannt, dass IR-Systeme und LLMs nicht ausreichen, um komplexe Anfragen zu beantworten. Komplexe Agenten und Multi-Agenten-Architekturen sind erforderlich, um komplexe Anfragen zu bearbeiten.
^h English (en)	'''Agentic Architectures''': Questions such as ‘compare the revenue of NVIDIA from Q1 through Q4 of FY2024 and provide an analytical commentary on the key contributing factors that led to the changes in revenues during this time’ require complex agents that are capable of query decomposition and orchestration. Figure [[#S3.F2\|2]] shows one mechanism we had implemented to deal with such questions in Scout bot. From our experience of building the three bots, we have realized that IR systems and LLMs are insufficient for answering complex queries. Complex agents and multi-agent architectures are needed to handle complex queries.
^h Spanish (es)	'''Arquitecturas Agénticas''': Preguntas como "compara los ingresos de NVIDIA desde el primer trimestre hasta el cuarto trimestre del año fiscal 2024 y proporciona un comentario analítico sobre los factores clave que contribuyeron a los cambios en los ingresos durante este tiempo" requieren agentes complejos capaces de descomponer y orquestar consultas. La Figura [[#S3.F2\|2]] muestra un mecanismo que implementamos para abordar tales preguntas en el bot Scout. A partir de nuestra experiencia construyendo los tres bots, hemos comprendido que los sistemas de recuperación de información (IR) y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son insuficientes para responder consultas complejas. Se necesitan agentes complejos y arquitecturas de múltiples agentes para manejar consultas complejas.
^h French (fr)	'''Architectures Agentiques''': Les questions telles que « comparez le revenu de NVIDIA du T1 au T4 de l'exercice 2024 et fournissez un commentaire analytique sur les principaux facteurs contributifs qui ont conduit aux changements de revenus pendant cette période » nécessitent des agents complexes capables de décomposer et d'orchestrer les requêtes. La figure [[#S3.F2\|2]] montre un mécanisme que nous avions mis en œuvre pour traiter de telles questions dans le bot Scout. De notre expérience de construction des trois bots, nous avons réalisé que les systèmes IR et les LLM sont insuffisants pour répondre à des requêtes complexes. Des agents complexes et des architectures multi-agents sont nécessaires pour gérer des requêtes complexes.
^h Japanese (ja)	'''エージェンティックアーキテクチャ'''：『FY2024のQ1からQ4までのNVIDIAの収益を比較し、この期間中の収益変動の主な要因について分析的なコメントを提供する』といった質問には、クエリの分解とオーケストレーションが可能な複雑なエージェントが必要です。図[[#S3.F2\|2]]は、Scoutボットでそのような質問に対処するために実装したメカニズムの一つを示しています。3つのボットを構築した経験から、IRシステムとLLMだけでは複雑なクエリに答えるには不十分であることがわかりました。複雑なエージェントとマルチエージェントアーキテクチャが、複雑なクエリを処理するために必要です。
^h Korean (ko)	'''에이전틱 아키텍처''': ‘FY2024의 Q1부터 Q4까지 NVIDIA의 수익을 비교하고 이 기간 동안 수익 변화에 기여한 주요 요인에 대한 분석적 논평을 제공하라’와 같은 질문은 쿼리 분해 및 조정이 가능한 복잡한 에이전트가 필요합니다. 그림 [[#S3.F2\|2]]는 Scout 봇에서 이러한 질문을 처리하기 위해 구현한 메커니즘 중 하나를 보여줍니다. 세 개의 봇을 구축한 경험을 통해 우리는 IR 시스템과 LLM이 복잡한 쿼리에 답변하기에 불충분하다는 것을 깨달았습니다. 복잡한 쿼리를 처리하기 위해서는 복잡한 에이전트와 다중 에이전트 아키텍처가 필요합니다.
^h Portuguese (pt)	'''Arquiteturas Agenciais''': Perguntas como 'compare a receita da NVIDIA do Q1 ao Q4 do FY2024 e forneça um comentário analítico sobre os principais fatores que contribuíram para as mudanças nas receitas durante esse período' exigem agentes complexos capazes de decomposição e orquestração de consultas. A Figura [[#S3.F2\|2]] mostra um mecanismo que implementamos para lidar com tais perguntas no bot Scout. A partir da nossa experiência na construção dos três bots, percebemos que os sistemas de IR e LLMs são insuficientes para responder a consultas complexas. Agentes complexos e arquiteturas multiagentes são necessários para lidar com consultas complexas.
^h Chinese (zh)	“代理架构”：诸如“比较NVIDIA在2024财年第一季度至第四季度的收入，并对导致此期间收入变化的关键因素进行分析评论”这样的问题，需要能够进行查询分解和协调的复杂代理。图[[#S3.F2\|2]]展示了我们在Scout机器人中实施的一种机制，用于处理此类问题。通过构建这三个机器人的经验，我们意识到信息检索系统和大型语言模型不足以回答复杂查询。需要复杂的代理和多代理架构来处理复杂查询。