Een team dat de voorraadnauwkeurigheid in de retailsector bewaakt, bouwde een gedeeld LLM-platform. Na zes maanden was het percentage hallucinaties gedaald van vijftien procent naar anderhalf procent. Het platform voegt automatische nieuwe pogingen toe, een controlepoort die de intentie valideert en een promptregister dat tijdens gebruik kan worden bijgewerkt. Ook houdt het de tok kosten bij en dwingt het toolautorisatie af bij de resourceserver. De wijzigingen zijn doorgevoerd in een multi-agentsysteem dat draait op modellen als Gemini en GPT.
Waarom het ertoe doet
Voor teams die retailactiviteiten beheren, betekent het lagere percentage hallucinaties minder onjuiste voorraadadviezen en minder kostbare handmatige correcties.
