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

La génération augmentée par récupération (RAG) est un processus où des informations pertinentes sont extraites de bases de données vectorielles par correspondance sémantique, puis transmises aux LLM pour la génération de réponses. Dans un pipeline RAG, les bases de données vectorielles et les LLM collaborent pour garantir la livraison de connaissances d'entreprise à jour. Cependant, les pipelines RAG comportent de nombreux points de contrôle, chacun d'eux pouvant, s'il n'est pas bien ajusté, entraîner une baisse de précision, des hallucinations et des réponses non pertinentes par les chatbots. De plus, les autorisations de contrôle d'accès aux documents compliquent le processus de recherche et de récupération, nécessitant une gestion minutieuse pour assurer la sécurité et la pertinence des données. En outre, le contenu multimodal nécessite l'utilisation de récupérateurs multimodaux pour gérer les données structurées, non structurées et semi-structurées, y compris les présentations, les diagrammes, les vidéos et les enregistrements de réunions. Relever ces défis est crucial pour maintenir la précision et la fiabilité des chatbots d'entreprise. Inspirés par (3), nous identifions quinze points de contrôle de RAG à partir de nos études de cas visualisées dans la Figure 1. Chaque point de contrôle est étiqueté avec un numéro. Dans la suite de cette section, nous présentons nos idées et nos apprentissages pour aborder les points de contrôle RAG.