Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/28/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。