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

• フィードバックループ: 収集したフィードバックとRLHFサイクルを取り入れることは、継続的な改善において極めて重要です。これにより、LLMモデルは時間とともに我々のソリューションと言語モデルの両方を洗練し、チャットボットがますます熟練することを保証します。しかし、選択した基盤モデルがカスタマイズを提供しない場合、人間のフィードバックにモデルを合わせることは困難になります。フィードバックが重要で多くの分野にわたる場合、モデルのカスタマイズが選択肢となるかもしれません。現時点では、ユーザーフィードバックの収集を開始しましたが、RLHFを使用した継続的な学習パイプラインはまだ構築していません。これを自動化するためのツールを持つことは、これらのチャットボットのポストプロダクションライフサイクル管理において重要です。