Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/71/ja

この論文では、NVIDIAで3つのチャットボットを構築した経験を強調しながら、効果的なRAGベースのチャットボットを開発するためのアプローチを紹介しました。私たちは、コンテンツの新鮮さ（F）、アーキテクチャ（A）、LLMコスト（C）の管理、テストの計画（T）、およびセキュリティ（S）の重要性を強調し、堅牢で安全なエンタープライズグレードのチャットボットを作成するためのFACTSフレームワークを概説しました。また、RAGパイプライン内の15の重要な制御ポイントを特定し、それぞれの段階でチャットボットのパフォーマンスを向上させるための戦略を提供しました。さらに、私たちの実証分析は、大規模なLLMと小規模なLLMを比較した際の精度と遅延のトレードオフを明らかにしています。この論文は、安全で効率的なエンタープライズグレードのチャットボットを構築するための重要な要素と実践的な解決策についての包括的な視点を提供し、この分野に独自の貢献をしています。効果的なRAGベースのチャットボットを構築するためには、いくつかの分野でさらなる作業が必要です。これには、複雑で多部にわたる分析的なクエリを処理するためのエージェントアーキテクチャの開発、頻繁に更新される大量のエンタープライズデータを効率的に要約すること、自動ML機能を組み込んでさまざまなRAG制御ポイントを自動的に最適化すること、主観的な応答や会話を評価するためのより堅牢な評価フレームワークの作成が含まれます。