Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/53/ko

• 피드백 루프: 수집된 피드백과 RLHF 사이클을 통합하는 것은 지속적인 개선을 위해 매우 중요합니다. 이는 LLM 모델이 시간에 따라 우리의 솔루션과 언어 모델을 정제할 수 있게 하여 챗봇이 점점 더 능숙해지도록 합니다. 그러나 선택한 기초 모델이 맞춤화를 제공하지 않는다면, 모델을 인간의 피드백에 맞추는 것이 어려워집니다. 피드백이 중요하고 여러 분야에서 제공된다면, 모델 맞춤화가 하나의 옵션이 될 수 있습니다. 현재 우리는 사용자 피드백을 수집하기 시작했지만, 아직 RLHF를 사용한 지속적인 학습 파이프라인을 구축하지 않았습니다. 이를 자동화할 수 있는 도구를 갖추는 것은 이러한 챗봇의 생산 후 라이프 사이클 관리에 필수적입니다.