Uma equipe de precisão de inventário do varejo criou uma plataforma compartilhada de LLMs e, em seis meses, viu a taxa de alucinações cair de quinze por cento para um vírgula cinco por cento. A plataforma inclui ciclos automatizados de novas tentativas, uma etapa de validação de intenção e um registro de prompts que pode ser atualizado em tempo de execução. Ela também monitora os custos com tokens e aplica a autorização de ferramentas no servidor de recursos. As mudanças foram implementadas em um sistema multiagente que usa modelos como Gemini e GPT.
Por que importa
Para as equipes de operações do varejo, a redução das alucinações significa menos recomendações incorretas sobre o inventário e menos correções manuais dispendiosas.
