Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/25/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.