Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/22/de

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Prozess, bei dem relevante Informationen durch semantisches Matching aus Vektordatenbanken abgerufen und dann an LLMs zur Antwortgenerierung weitergeleitet werden. In einer RAG-Pipeline arbeiten Vektordatenbanken und LLMs zusammen, um die Bereitstellung aktueller Unternehmenskenntnisse sicherzustellen. Allerdings haben RAG-Pipelines viele Kontrollpunkte, von denen jeder, wenn er nicht gut abgestimmt ist, zu geringerer Genauigkeit, Halluzinationen und irrelevanten Antworten von Chatbots führen kann. Darüber hinaus erschweren Zugriffsberechtigungen für Dokumente den Such- und Abrufprozess, was eine sorgfältige Verwaltung erfordert, um Datensicherheit und Relevanz zu gewährleisten. Außerdem erfordert multimodaler Inhalt den Einsatz multimodaler Retriever, um strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten, einschließlich Präsentationen, Diagrammen, Videos und Besprechungsaufzeichnungen, zu verarbeiten. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Unternehmens-Chatbots. Inspiriert von (3) identifizieren wir fünfzehn Kontrollpunkte von RAG aus unseren Fallstudien, die in Abbildung 1 visualisiert sind. Jeder Kontrollpunkt ist mit einer Nummer gekennzeichnet. Im weiteren Verlauf dieses Abschnitts präsentieren wir unsere Erkenntnisse und Erfahrungen zur Bewältigung der RAG-Kontrollpunkte.