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

在本文中，我們介紹了開發有效的基於RAG的聊天機械人的方法，重點介紹了我們在NVIDIA構建三個聊天機械人的經驗。我們概述了我們的FACTS框架，強調了內容新鮮度（F）、架構（A）、LLM成本（C）管理、測試計劃（T）和安全性（S）在創建穩健、安全和企業級聊天機械人中的重要性。我們還識別並詳細說明了RAG管道中的十五個關鍵控制點，提供了在每個階段增強聊天機械人性能的策略。此外，我們的實證分析揭示了在比較大型和小型LLM時準確性和延遲之間的權衡。本文提供了關於構建安全高效的企業級聊天機械人的基本因素和實用解決方案的整體視角，為該領域做出了獨特貢獻。在多個領域仍需進行更多工作以構建有效的基於RAG的聊天機械人。這包括開發用於處理複雜、多部分和分析查詢的代理架構；高效總結大量頻繁更新的企業數據；結合自動機器學習功能以自動優化各種RAG控制點；以及創建更穩健的評估框架以評估主觀響應和對話。