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

• Feedback-Schleifen: Die Einbeziehung gesammelten Feedbacks und des RLHF-Zyklus ist entscheidend für die kontinuierliche Verbesserung. Es ermöglicht LLM-Modellen, sowohl unsere Lösungen als auch Sprachmodelle im Laufe der Zeit zu verfeinern, wodurch der Chatbot zunehmend kompetenter wird. Wenn jedoch die gewählten Grundmodelle keine Anpassung bieten, wird es schwierig, die Modelle an menschliches Feedback anzupassen. Wenn das Feedback signifikant ist und aus vielen Bereichen stammt, könnte eine Modellanpassung eine Option sein. Derzeit haben wir begonnen, Benutzerfeedback zu sammeln, aber unsere kontinuierlichen Lernpipelines mit RLHF noch nicht aufgebaut. Werkzeuge, die dies automatisieren, sind entscheidend für das Lebenszyklusmanagement dieser Chatbots nach der Produktion.