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

• Boucles de rétroaction : L'intégration des retours d'information recueillis et du cycle RLHF est essentielle pour une amélioration continue. Cela permet aux modèles LLM de peaufiner à la fois nos solutions et les modèles de langage au fil du temps, garantissant que le chatbot devienne de plus en plus compétent. Cependant, si les modèles de base choisis n'offrent pas de personnalisation, il devient difficile d'aligner les modèles sur les retours humains. Si les retours sont significatifs et couvrent de nombreux domaines, la personnalisation des modèles peut être une option. À ce jour, nous avons commencé à recueillir les retours des utilisateurs, mais nous n'avons pas encore construit nos pipelines d'apprentissage continu utilisant RLHF. Disposer d'outils pour automatiser ce processus est crucial pour la gestion du cycle de vie post-production de ces chatbots.