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

Neste artigo, apresentamos nossa abordagem para desenvolver chatbots eficazes baseados em RAG, destacando nossas experiências na construção de três chatbots na NVIDIA. Descrevemos nosso framework FACTS, enfatizando a importância da atualização de conteúdo (F), arquitetura (A), gestão de custos de LLM (C), planejamento para testes (T) e segurança (S) na criação de chatbots robustos, seguros e de nível empresarial. Também identificamos e elaboramos quinze pontos de controle críticos dentro das pipelines RAG, fornecendo estratégias para melhorar o desempenho dos chatbots em cada etapa. Além disso, nossa análise empírica revela os trade-offs entre precisão e latência ao comparar LLMs grandes e pequenos. Este artigo oferece uma perspectiva holística sobre os fatores essenciais e soluções práticas para construir chatbots seguros e eficientes de nível empresarial, fazendo uma contribuição única para o campo. Mais trabalho é necessário em várias áreas para construir chatbots eficazes baseados em RAG. Isso inclui desenvolver arquiteturas agenticas para lidar com consultas complexas, multipartes e analíticas; resumir eficientemente grandes volumes de dados empresariais frequentemente atualizados; incorporar capacidades de auto-ML para otimizar automaticamente vários pontos de controle RAG; e criar frameworks de avaliação mais robustos para avaliar respostas e conversas subjetivas.