Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/28/ko

에이전틱 아키텍처: ‘FY2024의 Q1부터 Q4까지 NVIDIA의 수익을 비교하고 이 기간 동안 수익 변화에 기여한 주요 요인에 대한 분석적 논평을 제공하라’와 같은 질문은 쿼리 분해 및 조정이 가능한 복잡한 에이전트가 필요합니다. 그림 2는 Scout 봇에서 이러한 질문을 처리하기 위해 구현한 메커니즘 중 하나를 보여줍니다. 세 개의 봇을 구축한 경험을 통해 우리는 IR 시스템과 LLM이 복잡한 쿼리에 답변하기에 불충분하다는 것을 깨달았습니다. 복잡한 쿼리를 처리하기 위해서는 복잡한 에이전트와 다중 에이전트 아키텍처가 필요합니다.