Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/9/fr

Chez NVIDIA, notre principale motivation était d'améliorer la productivité de nos employés en développant des chatbots d'entreprise. Notre enthousiasme initial a rapidement été confronté à la réalité de relever de nombreux défis. Nous avons appris que créer un chatbot d'entreprise réussi, même à l'ère post-Chat-GPT, bien que prometteur, n'est pas facile. Le processus exige une ingénierie minutieuse des pipelines RAG, un ajustement fin des LLMs et une ingénierie des invites, garantissant la pertinence et l'exactitude des connaissances d'entreprise, respectant les autorisations de contrôle d'accès aux documents, fournissant des réponses concises, incluant des références pertinentes, et protégeant les informations personnelles. Tout cela nécessite une conception soignée, une exécution habile et une évaluation approfondie, nécessitant de nombreuses itérations. De plus, maintenir l'engagement des utilisateurs tout en optimisant la rapidité et l'efficacité des coûts est essentiel. Au cours de notre parcours, nous avons appris que réussir un assistant virtuel conversationnel d'entreprise revient à réaliser une symphonie parfaite où chaque note a son importance !