Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/69/fr

La génération augmentée par récupération active (FLARE) (7) synthétise de manière itérative une phrase hypothétique suivante. Si la phrase générée contient des tokens de faible probabilité, FLARE utiliserait la phrase comme nouvelle requête pour la récupération et régénérerait la phrase. Mialon et al. (12) passe en revue les travaux sur les méthodes avancées de génération augmentée dans le modèle de langage. Self-refine (11) construit un agent pour améliorer la réponse initiale de RAG grâce à un retour d'information et un raffinement itératifs. L'agent ReAct (16) est largement utilisé pour traiter les requêtes complexes de manière récursive. Sur le front de l'évaluation RAG, RAGAS (4) et ARES (14) utilisent les LLMs comme juges et construisent un benchmark RAG automatique pour évaluer le système RAG. Zhu et al. (17) donnent un aperçu des usages intensifs des LLM dans un pipeline RAG, y compris le récupérateur, la génération de données, le réécrivain et le lecteur. Nous croyons que notre travail offre une perspective unique sur la construction de chatbots sécurisés de niveau entreprise via notre cadre FACTS.