Cuando la IA habla con confianza, ¿tú también? 🤖
Cuando implementé un resumidor de tickets con un LLM, la magia del modelo parecía trabajar a la perfección. Entonces llegaron los tickets que contenían temas múltiples y, de forma inesperada, el modelo los sintetizaba co
Artículo
Una lectura sobre tecnología y sistemas digitales, escrita para ir al punto y dejar claras las ideas principales.
Tema principal
inteligencia artificial aplicada
Fuente
dev.to
Puntos clave
- Cuando implementé un resumidor de tickets con un LLM, la magia del modelo parecía trabajar a la perfección. Entonces llegaron los tickets que contenían temas múltiples y, de forma inesperada, el model
Desarrollo
Cuando implementé un resumidor de tickets con un LLM, la magia del modelo parecía trabajar a la perfección. Entonces llegaron los tickets que contenían temas múltiples y, de forma inesperada, el modelo los sintetizaba con total convicción pero sin base: “Úsuario quiere cancelar su suscripción” cuando en realidad hablaba de un error de pago. La lección clave: fluidez ≠ corrección. Los modelos pueden hablar de forma convincente, incluso cuando sus razonamientos son inexistentes. Para combatirlo implementé un proceso en capas: • Estructura definida – usar prompts que devuelvan objetos JSON con campos verificables en lugar de texto libre. • Verificador secundario – una llamada a otro modelo con la tarea explícita de fact-check: "¿Sí, No o Incertidumbre?". • Guardas deterministas – expresiones regulares y consultas a la base de datos para validar IDs y fechas. • Registro y análisis de discrep