Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/71/de

In diesem Artikel stellen wir unseren Ansatz zur Entwicklung effektiver RAG-basierter Chatbots vor und heben unsere Erfahrungen beim Bau von drei Chatbots bei NVIDIA hervor. Wir haben unser FACTS-Framework skizziert und die Bedeutung von Inhaltsaktualität (F), Architektur (A), Verwaltung der LLM-Kosten (C), Planung für Tests (T) und Sicherheit (S) bei der Erstellung robuster, sicherer und unternehmensgerechter Chatbots betont. Wir haben auch fünfzehn kritische Kontrollpunkte innerhalb der RAG-Pipelines identifiziert und erläutert und Strategien zur Verbesserung der Chatbot-Leistung in jeder Phase bereitgestellt. Darüber hinaus zeigt unsere empirische Analyse die Kompromisse zwischen Genauigkeit und Latenzzeit beim Vergleich großer und kleiner LLMs auf. Dieser Artikel bietet eine ganzheitliche Perspektive auf die wesentlichen Faktoren und praktischen Lösungen für den Bau sicherer und effizienter unternehmensgerechter Chatbots und leistet einen einzigartigen Beitrag zum Fachgebiet. In mehreren Bereichen ist noch mehr Arbeit erforderlich, um effektive RAG-basierte Chatbots zu entwickeln. Dazu gehört die Entwicklung agentischer Architekturen zur Bearbeitung komplexer, mehrteiliger und analytischer Anfragen; die effiziente Zusammenfassung großer Mengen häufig aktualisierter Unternehmensdaten; die Integration von Auto-ML-Funktionen zur automatischen Optimierung verschiedener RAG-Kontrollpunkte; und die Schaffung robusterer Bewertungsrahmen zur Beurteilung subjektiver Antworten und Gespräche.