Kluczowe aspekty budowy zaawansowanych chatbotów wspomaganych wyszukiwaniem

Wprowadzenie do generatywnych chatbotów

Chatboty zyskują na popularności jako narzędzia zwiększające produktywność w firmach. Pomagają one w znajdowaniu informacji z różnych dziedzin, takich jak HR, IT, sprzedaż czy inżynieria. Wraz z wprowadzeniem technologii Chat-GPT oraz baz danych wektorowych, możliwe stało się tworzenie chatbotów generujących trafne i spójne odpowiedzi dzięki połączeniu modeli LLM i RAG.

Przykład zastosowania w NVIDIA

NVIDIA zbudowała trzy chatboty: NVInfo Bot, NVHelp Bot i Scout Bot, korzystając z platformy NVBot. Każdy z tych chatbotów obsługuje różne obszary informacji: od ogólnych danych firmowych, przez pomoc IT i HR, po informacje finansowe. Każdy bot korzysta z zaawansowanych technologii i procesów, które umożliwiają skuteczne działanie w różnych kontekstach.  

Zapewnienie aktualności danych przedsiębiorstwa (F)

Kluczowym wyzwaniem jest zapewnienie, że modele LLM będą miały dostęp do najnowszych danych. Modele podstawowe często są statyczne i mogą generować nieprawidłowe odpowiedzi. Proces RAG polega na pobieraniu aktualnych informacji z baz wektorowych i dostarczaniu ich do LLM w celu generowania odpowiedzi. NVIDIA stosuje różne techniki, takie jak wzbogacanie metadanych, podział dokumentów na fragmenty, parafrazowanie zapytań i ponowne rankingowanie wyników, aby poprawić trafność odpowiedzi.

Budowanie elastycznych architektur chatbotów (A)

W dynamicznym środowisku technologicznym kluczowe jest tworzenie elastycznych platform, które mogą dostosowywać się do nowych narzędzi i technologii. NVBot jest modularną platformą, która pozwala na wybór różnych modeli LLM, baz wektorowych i agentów, wspierając jednocześnie bezpieczeństwo, autoryzację i monitorowanie. Dzięki temu możliwe jest tworzenie chatbotów, które mogą rozwijać się wraz z postępem technologicznym.

Ekonomia kosztów wdrożenia chatbotów (C)

Koszt wdrożenia generatywnych chatbotów opartych na LLM może być wysoki. NVIDIA rozważała użycie zarówno dużych, komercyjnych modeli LLM, jak i mniejszych, open-source’owych modeli, które oferują porównywalną jakość przy niższych kosztach. Kluczowym aspektem jest także wdrożenie wewnętrznej bramy LLM, która pomaga w zarządzaniu subskrypcjami i bezpieczeństwem danych.

Testowanie chatbotów opartych na RAG (T)

Testowanie generatywnych rozwiązań AI wymaga długich cykli testowych i walidacji odpowiedzi przez ludzi. Automatyzacja testów i tworzenie reprezentatywnych zbiorów danych referencyjnych są kluczowe dla efektywnego testowania. NVIDIA implementuje mechanizmy sprzężenia zwrotnego i automatyzowane testy, aby ciągle poprawiać wydajność chatbotów.

Zabezpieczanie chatbotów opartych na RAG (S)

Zaufanie do chatbotów generatywnych jest kluczowe, dlatego istotne jest wdrożenie mechanizmów zabezpieczających przed halucynacjami, toksycznością, brakiem sprawiedliwości, brakiem przejrzystości i naruszeniami bezpieczeństwa. NVIDIA skupia się na zabezpieczaniu dostępu do treści firmowych i wdrażaniu reguł zgodności, aby zapewnić bezpieczne korzystanie z chatbotów.  

Przyszłość chatbotów

W przyszłości chatboty oparte na RAG będą coraz bardziej zaawansowane i złożone. Prace będą koncentrować się na rozwijaniu architektur agentowych, które będą w stanie obsługiwać złożone, wieloczęściowe zapytania oraz dostarczać analityczne odpowiedzi. Istotne będzie także efektywne podsumowywanie dużych ilości często aktualizowanych danych przedsiębiorstwa oraz automatyzacja różnych punktów kontrolnych RAG, aby optymalizować cały proces. W miarę jak technologia będzie się rozwijać, chatboty będą odgrywały coraz większą rolę w zwiększaniu efektywności i dostępności informacji w miejscu pracy.

Podsumowanie

NVIDIA prezentuje FACTS framework, który obejmuje najważniejsze aspekty budowy chatbotów: świeżość danych (F), architekturę (A), koszty (C), testowanie (T) i bezpieczeństwo (S). NVIDIA dzieli się swoimi doświadczeniami i strategiami optymalizacji wydajności chatbotów na każdym etapie. Przyszłe prace będą skupiały się na rozwijaniu architektur agentowych do obsługi złożonych zapytań oraz automatyzacji różnych punktów kontrolnych RAG. Stworzenie efektywnych chatbotów opartych na RAG wymaga starannego planowania, ciągłej ewaluacji i optymalizacji. Kluczowe jest także uwzględnienie specyficznych wymagań bezpieczeństwa i zarządzania kosztami. Źródło: „FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots„