Cómo obtener un rendimiento LLM casi perfecto incluso con aportaciones ambiguas del usuario
No hay nada más malo que pensar que el usuario haría las preguntas perfectas sobre el LLM. En lugar de ejecutar directamente, ¿qué pasaría si redujéramos el problema del usuario? Esta es la traducción de consultas.
Creamos una aplicación que permite a los usuarios ver todos los documentos producidos por mi empresa. Estos incluyen PPT, propuestas de proyectos, informes de progreso, entregables, documentación, etc. Esto fue notable, ya que muchos intentos similares en el pasado han fracasado. Gracias a los RAG, esta vez fue muy prometedor.
Hicimos una demostración y todos estaban emocionados de usarla. El despliegue inicial estaba destinado a un pequeño grupo de personal seleccionado. Pero lo que notamos realmente no nos emocionó.
Esperábamos que esta aplicación cambiara radicalmente nuestra forma de trabajar. Pero la mayoría de los usuarios sólo han probado la aplicación unas cuantas veces y nunca más la han usado. Dejaron la app como si se tratara de un proyecto de juego para escolares.
