Решения для предприятий: Чатботы NVIDIA и FACTS Framework
Проблемы и практические решения
В современном мире предприятия все больше обращаются к чатботам, чтобы повысить производительность сотрудников за счет быстрого доступа к знаниям организации. Однако создание эффективных, масштабируемых и безопасных систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) сталкивается с вызовами. Недавние исследования NVIDIA предлагают комплексное решение с помощью FACTS framework, решающее проблемы, такие как актуальность контента, архитектура, экономическая эффективность, тестирование и безопасность.
Проблемы в разработке чатботов для предприятий
Создание разговорных систем искусственного интеллекта для предприятий представляет уникальные вызовы. Существующие чатботы часто испытывают трудности в предоставлении точных и контекстно значимых ответов, особенно при работе с динамичной и конфиденциальной информацией предприятия. Системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) объединяют генеративную мощь крупных языковых моделей, таких как GPT-4, с механизмами поиска, обеспечивая информативность и актуальность ответов. Однако реализация этих систем требует тщательной разработки и оптимизации по многим параметрам.
FACTS Framework
Для решения сложностей построения успешных чатботов корпоративного уровня NVIDIA представляет FACTS framework, сосредотачиваясь на Актуальности, Архитектуре, Экономической эффективности, Тестировании и Безопасности. Этот комплексный подход направлен на руководство разработчиков через проектирование, внедрение и оптимизацию RAG пайплайнов для предприятий.
Подробнее ознакомиться с исследованием можно здесь.
