Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/69/es

La generación aumentada por recuperación activa (FLARE) (7) sintetiza iterativamente una oración hipotética siguiente. Si la oración generada contiene tokens de baja probabilidad, FLARE usaría la oración como la nueva consulta para la recuperación y regeneraría la oración. Mialon et al. (12) revisa trabajos sobre métodos avanzados de generación aumentada en modelos de lenguaje. Self-refine (11) construye un agente para mejorar la respuesta inicial de RAG a través de retroalimentación y refinamiento iterativos. El agente ReAct (16) se utiliza ampliamente para manejar consultas complejas de manera recursiva. En el frente de evaluación de RAG, RAGAS (4) y ARES (14) utilizan LLMs como jueces y construyen un punto de referencia automático de RAG para evaluar el sistema RAG. Zhu et al. (17) ofrece una visión general de los usos intensivos de LLM en una línea de RAG, incluyendo el recuperador, la generación de datos, el reescritor y el lector. Creemos que nuestro trabajo proporciona una perspectiva única sobre la construcción de chatbots empresariales seguros a través de nuestro marco FACTS.