Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/69/pt

A Recuperação Ativa aumentada por geração (FLARE) (7) sintetiza iterativamente uma próxima frase hipotética. Se a frase gerada contiver tokens de baixa probabilidade, o FLARE usaria a frase como a nova consulta para recuperação e regeneraria a frase. Mialon et al. (12) revisa trabalhos sobre métodos avançados de geração aumentada em modelos de linguagem. Self-refine (11) constrói um agente para melhorar a resposta inicial do RAG através de feedback e refinamento iterativos. O Agente ReAct (16) é amplamente utilizado para lidar com consultas complexas de maneira recursiva. Na frente de avaliação do RAG, RAGAS (4) e ARES (14) utilizam LLMs como juízes e constroem um benchmark automático de RAG para avaliar o sistema RAG. Zhu et al. (17) apresentam uma visão geral dos usos intensivos de LLM em um pipeline RAG, incluindo recuperador, geração de dados, reescritor e leitor. Acreditamos que nosso trabalho oferece uma perspectiva única sobre a construção de chatbots seguros de nível empresarial através de nossa estrutura FACTS.