Ett team som arbetar med lagerprecision inom detaljhandeln byggde en gemensam LLM-plattform. Efter sex månader hade andelen hallucinationer sjunkit från femton procent till en och en halv procent. Plattformen har automatiska omförsöksloopar, en kontroll som validerar avsikten och ett promptregister som kan uppdateras under körning. Den håller också koll på tokenkostnader och kontrollerar behörigheten att använda verktyg på resursservern. Ändringarna infördes i ett multiagentsystem som använder modeller som Gemini och GPT.
Varför det spelar roll
För team som ansvarar för butiksdriften innebär färre hallucinationer färre felaktiga lagerrekommendationer och mindre kostsamt manuellt korrigeringsarbete.
