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

En este documento, presentamos nuestro enfoque para desarrollar chatbots efectivos basados en RAG, destacando nuestras experiencias al construir tres chatbots en NVIDIA. Describimos nuestro marco FACTS, enfatizando la importancia de la frescura del contenido (F), la arquitectura (A), la gestión de costos de LLM (C), la planificación para pruebas (T) y la seguridad (S) en la creación de chatbots robustos, seguros y de nivel empresarial. También identificamos y elaboramos sobre quince puntos de control críticos dentro de las canalizaciones RAG, proporcionando estrategias para mejorar el rendimiento del chatbot en cada etapa. Además, nuestro análisis empírico revela las compensaciones entre precisión y latencia al comparar LLM grandes y pequeños. Este documento ofrece una perspectiva holística sobre los factores esenciales y las soluciones prácticas para construir chatbots seguros y eficientes de nivel empresarial, haciendo una contribución única al campo. Se necesita más trabajo en varias áreas para construir chatbots efectivos basados en RAG. Esto incluye desarrollar arquitecturas agénticas para manejar consultas complejas, multipartes y analíticas; resumir eficientemente grandes volúmenes de datos empresariales que se actualizan con frecuencia; incorporar capacidades de auto-ML para optimizar automáticamente varios puntos de control RAG; y crear marcos de evaluación más robustos para evaluar respuestas y conversaciones subjetivas.