Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/67/es

Nuestro trabajo se puede comparar con los artículos de RAG sobre varios temas que tratan la calidad de RAG en todas las dimensiones de FACTS que presentamos (frescura, arquitectura, costos, pruebas y seguridad). Debido a la falta de espacio, contrastamos nuestro trabajo con obras selectivas. Barnett et. al. (3) presentó siete puntos de falla al diseñar sistemas RAG. En su trabajo, destacan los desafíos de lograr una generación aumentada por recuperación correcta al presentar sus hallazgos tras haber construido tres chatbots. Wenqi Glantz (6) elaboró 12 puntos problemáticos de RAG y presentó soluciones. Experimentamos desafíos similares de primera mano al construir nuestros chatbots. Sin embargo, ninguno de estos trabajos discute los desafíos con consultas complejas, pruebas, manejo de la seguridad de documentos y la necesidad de arquitecturas flexibles. En nuestro trabajo, no solo nos basamos en los puntos de falla/dolor de los RAG mencionados anteriormente, sino que también presentamos nuestros 15 puntos de control en las canalizaciones de RAG y ofrecemos soluciones específicas para cada etapa. Además, ampliamos nuestras ideas y presentamos técnicas prácticas para manejar consultas complejas, pruebas y seguridad. Presentamos una arquitectura de referencia para una de las implementaciones de arquitecturas agénticas para el manejo de consultas complejas, estrategias para probar y evaluar respuestas a consultas subjetivas, y concienciamos sobre el manejo de ACLs de documentos y seguridad. Además, presentamos una arquitectura de referencia para una plataforma de Chatbot flexible basada en IA generativa.