Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/53/es

• Bucles de Retroalimentación: Incorporar la retroalimentación recopilada y el ciclo RLHF es fundamental para la mejora continua. Permite que los modelos LLM refinen tanto nuestras soluciones como los Modelos de Lenguaje con el tiempo, asegurando que el chatbot se vuelva cada vez más competente. Sin embargo, si los modelos fundamentales elegidos no ofrecen personalización, entonces se vuelve difícil alinear los modelos con la retroalimentación humana. Si la retroalimentación es significativa y abarca muchas áreas, entonces la personalización del modelo puede ser una opción. Hasta ahora, hemos comenzado a recopilar retroalimentación de los usuarios, pero aún no hemos construido nuestras canalizaciones de aprendizaje continuo utilizando RLHF. Tener herramientas para automatizar esto es crítico para la gestión del ciclo de vida postproducción de estos chatbots.