Kalebtec
Estudi de Cribratge Adaptatiu amb LLM
abril del 2026
Un estudi de recerca intern de Kalebtec que explora fluxos de treball de cribratge i perfilat adaptatius recolzats per LLM. Va investigar patrons d'invocació de models basats en checkpoints que separen les costoses crides al model de la sortida determinista, la generació dinàmica de preguntes de seguiment i el tractament de sortida estructurada respectuós amb la privacitat, validat d'extrem a extrem amb una API en Rust i un frontend en Next.js.
Cas d'estudi
Repte
El cribratge adaptatiu impulsat per LLM és fàcil de prototipar i difícil de fer fiable: les crides al model són costoses i no deterministes, les preguntes de seguiment han d'adaptar-se i les dades sensibles s'han de tractar amb cura.
Enfocament tècnic
Kalebtec va dur a terme un estudi intern que va separar les costoses invocacions del model de la sortida determinista mitjançant patrons basats en checkpoints, va generar preguntes de seguiment adaptatives i va mantenir la sortida estructurada respectuosa amb la privacitat, validat d'extrem a extrem amb una API en Rust i un frontend en Next.js.
Decisions d'IA i infraestructura
Checkpoints perquè només es faci una crida al model quan canvia el resultat; assemblatge determinista dels resultats al voltant d'aquestes crides; i sortida estructurada i respectuosa amb la privacitat en lloc de generació lliure.
Resultats
Un patró validat per a fluxos de treball adaptatius amb LLM que és més barat d'executar i més fàcil de raonar que un bucle de prompts ingenu.
Impacte en el negoci
Recerca interna que afina com Kalebtec aplica la IA per als seus clients: mesurada, estructurada i conscient del cost, en lloc de nivell demo.
Descripció General
Un estudi intern de Kalebtec sobre fluxos de treball de cribratge adaptatius recolzats per LLM: com fer que el perfilat impulsat per models sigui fiable, conscient del cost i respectuós amb la privacitat, en lloc d'un fràgil bucle de prompts.
Què Vam Explorar
Pipelines Basats en Checkpoints
Vam separar les costoses i no deterministes crides al model de l'assemblatge determinista de la sortida mitjançant patrons de checkpoints, de manera que el model només s'invoca quan realment canvia el resultat.
Sortida Adaptativa i Estructurada
Vam generar preguntes de seguiment dinàmiques i vam tractar la sortida estructurada de manera respectuosa amb la privacitat, validat d'extrem a extrem amb una API en Rust (Axum) i un frontend en Next.js.
Focus de Lliurament
- Fiabilitat i consciència del cost per damunt del prompting de nivell demo
- Invocació del model amb checkpoints i assemblatge determinista
- Tractament de sortida estructurada i respectuós amb la privacitat