Kalebtec
Estudo de Cribado Adaptativo con LLM
abril de 2026
Un estudo de investigación interno de Kalebtec que explora fluxos de traballo de cribado e perfilado adaptativos apoiados por LLM. Investigou patróns de invocación de modelos baseados en checkpoints que separan as custosas chamadas ao modelo da saída determinista, a xeración dinámica de preguntas de seguimento e o tratamento de saída estruturada respectuoso coa privacidade, validado de extremo a extremo cunha API en Rust e un frontend en Next.js.
Caso de estudo
Reto
O cribado adaptativo impulsado por LLM é doado de prototipar e difícil de facer fiable: as chamadas ao modelo son custosas e non deterministas, as preguntas de seguimento deben adaptarse e os datos sensibles deben tratarse con coidado.
Enfoque técnico
Kalebtec levou a cabo un estudo interno que separou as custosas invocacións do modelo da saída determinista mediante patróns baseados en checkpoints, xerou preguntas de seguimento adaptativas e mantivo a saída estruturada respectuosa coa privacidade, validado de extremo a extremo cunha API en Rust e un frontend en Next.js.
Decisións de IA e infraestrutura
Checkpoints para que só se faga unha chamada ao modelo cando cambia o resultado; ensamblado determinista dos resultados arredor desas chamadas; e saída estruturada e respectuosa coa privacidade en lugar de xeración libre.
Resultados
Un patrón validado para fluxos de traballo adaptativos con LLM que é máis barato de executar e máis doado de razoar que un bucle de prompts inxenuo.
Impacto no negocio
Investigación interna que afina como Kalebtec aplica a IA para os seus clientes: medida, estruturada e consciente do custo, en lugar de nivel demo.
Descrición Xeral
Un estudo interno de Kalebtec sobre fluxos de traballo de cribado adaptativos apoiados por LLM: como facer que o perfilado impulsado por modelos sexa fiable, consciente do custo e respectuoso coa privacidade, en lugar dun fráxil bucle de prompts.
Que Exploramos
Pipelines Baseados en Checkpoints
Separamos as custosas e non deterministas chamadas ao modelo do ensamblado determinista da saída mediante patróns de checkpoints, de xeito que o modelo só se invoca cando realmente cambia o resultado.
Saída Adaptativa e Estruturada
Xeramos preguntas de seguimento dinámicas e tratamos a saída estruturada de forma respectuosa coa privacidade, validado de extremo a extremo cunha API en Rust (Axum) e un frontend en Next.js.
Foco de Entrega
- Fiabilidade e conciencia do custo por riba do prompting de nivel demo
- Invocación do modelo con checkpoints e ensamblado determinista
- Tratamento de saída estruturada e respectuoso coa privacidade