Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/73/es

    From Marovi AI
    Revision as of 08:27, 19 February 2025 by Felipefelixarias (talk | contribs) (Importing a new version from external source)
    (diff) ← Older revision | Latest revision (diff) | Newer revision → (diff)
    • (1) Langchain. https://github.com/langchain-ai.
    • (2) Achiam, J., Adler, S., Agarwal, S., Ahmad, L., Akkaya, I., Aleman, F. L., Almeida, D., Altenschmidt, J., Altman, S., Anadkat, S., et al. Informe técnico de GPT-4. arXiv preprint arXiv:2303.08774 (2023).
    • (3) Barnett, S., Kurniawan, S., Thudumu, S., Brannelly, Z., y Abdelrazek, M. Siete puntos de fallo al diseñar un sistema de generación aumentada por recuperación. arXiv preprint arXiv:2401.05856 (2024).
    • (4) Es, S., James, J., Espinosa-Anke, L., y Schockaert, S. Ragas: Evaluación automatizada de generación aumentada por recuperación. arXiv preprint arXiv:2309.15217 (2023).
    • (5) Galitsky, B. Desarrollando chatbots empresariales. Springer, 2019.
    • (6) Glantz, W. 12 puntos de dolor de rag y soluciones propuestas.
    • (7) Jiang, Z., Xu, F. F., Gao, L., Sun, Z., Liu, Q., Dwivedi-Yu, J., Yang, Y., Callan, J., y Neubig, G. Generación aumentada por recuperación activa. arXiv preprint arXiv:2305.06983 (2023).
    • (8) Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W.-t., Rocktäschel, T., et al. Generación aumentada por recuperación para tareas de PNL intensivas en conocimiento. Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020), 9459–9474.
    • (9) Liu, J. LlamaIndex. https://github.com/jerryjliu/llama_index(2022).
    • (10) Liu, M., Ene, T.-D., Kirby, R., Cheng, C., Pinckney, N., Liang, R., Alben, J., Anand, H., Banerjee, S., Bayraktaroglu, I., et al. Chipnemo: LLMs adaptados al dominio para el diseño de chips. arXiv preprint arXiv:2311.00176 (2023).
    • (11) Madaan, A., Tandon, N., Gupta, P., Hallinan, S., Gao, L., Wiegreffe, S., Alon, U., Dziri, N., Prabhumoye, S., Yang, Y., et al. Auto-refinamiento: Refinamiento iterativo con retroalimentación propia. Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024).
    • (12) Mialon, G., Dessì, R., Lomeli, M., Nalmpantis, C., Pasunuru, R., Raileanu, R., Rozière, B., Schick, T., Dwivedi-Yu, J., Celikyilmaz, A., et al. Modelos de lenguaje aumentados: una encuesta. arXiv preprint arXiv:2302.07842 (2023).
    • (13) Rebedea, T., Dinu, R., Sreedhar, M., Parisien, C., y Cohen, J. Nemo guardrails: Un kit de herramientas para aplicaciones LLM controlables y seguras con rieles programables. arXiv preprint arXiv:2310.10501 (2023).
    • (14) Saad-Falcon, J., Khattab, O., Potts, C., y Zaharia, M. Ares: Un marco de evaluación automatizado para sistemas de generación aumentada por recuperación. arXiv preprint arXiv:2311.09476 (2023).
    • (15) Setty, S., Jijo, K., Chung, E., y Vidra, N. Mejorando la recuperación para modelos de respuesta a preguntas basados en rag en documentos financieros. arXiv preprint arXiv:2404.07221 (2024).
    • (16) Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, N., Shafran, I., Narasimhan, K., y Cao, Y. React: Sinergizando el razonamiento y la actuación en modelos de lenguaje. arXiv preprint arXiv:2210.03629 (2022).
    • (17) Zhu, Y., Yuan, H., Wang, S., Liu, J., Liu, W., Deng, C., Dou, Z., y Wen, J.-R. Modelos de lenguaje grandes para la recuperación de información: una encuesta. arXiv preprint arXiv:2308.07107 (2023).