Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/7/fr

La sortie de Chat-GPT, l'émergence des bases de données vectorielles et l'utilisation généralisée de la génération augmentée par récupération (RAGs) (8) ont marqué le début d'une nouvelle ère dans le domaine des chatbots. Désormais, les LLMs peuvent comprendre les intentions des utilisateurs avec des invites simples en langage naturel, éliminant ainsi le besoin d'une formation complexe sur les variantes d'intention, synthétiser le contenu d'entreprise de manière cohérente, dotant ainsi les chatbots de capacités conversationnelles au-delà de la reconnaissance d'intentions scriptées. Alors que les LLMs apportent leurs capacités génératives pour construire des réponses cohérentes, factuelles et logiques aux requêtes des utilisateurs, les systèmes de récupération d'information (IR) alimentés par des bases de données vectorielles augmentent la capacité des LLMs à récupérer du contenu frais. Des outils comme LangChain (1) et Llamaindex (9) facilitent la construction de chatbots et l'orchestration de flux de travail complexes incluant la mémoire, les agents, les modèles d'invite et le flux global. Ensemble, les systèmes IR basés sur la recherche vectorielle, les LLMs et les frameworks de type LangChain forment des composants essentiels d'un pipeline RAG et alimentent les chatbots d'IA générative dans l'ère post Chat-GPT.