Kalebtec
Estudo de Triagem Adaptativa com LLM
abril de 2026
Um estudo de investigação interno da Kalebtec que explora fluxos de trabalho de triagem e perfilagem adaptativos apoiados por LLM. Investigou padrões de invocação de modelos baseados em checkpoints que separam as dispendiosas chamadas ao modelo da saída determinista, a geração dinâmica de perguntas de seguimento e o tratamento de saída estruturada consciente da privacidade, validado de ponta a ponta com uma API em Rust e um frontend em Next.js.
Estudo de caso
Desafio
A triagem adaptativa impulsionada por LLM é fácil de prototipar e difícil de tornar fiável: as chamadas ao modelo são dispendiosas e não deterministas, as perguntas de seguimento têm de se adaptar e os dados sensíveis têm de ser tratados com cuidado.
Abordagem técnica
A Kalebtec conduziu um estudo interno que separou as dispendiosas invocações do modelo da saída determinista através de padrões baseados em checkpoints, gerou perguntas de seguimento adaptativas e manteve a saída estruturada consciente da privacidade, validado de ponta a ponta com uma API em Rust e um frontend em Next.js.
Decisões de IA e infraestrutura
Checkpoints para que uma chamada ao modelo só seja feita quando altera o resultado; montagem determinista dos resultados em torno dessas chamadas; e saída estruturada e consciente da privacidade em vez de geração livre.
Resultados
Um padrão validado para fluxos de trabalho adaptativos com LLM que é mais barato de executar e mais fácil de raciocinar do que um ciclo de prompts ingénuo.
Impacto no negócio
Investigação interna que aprimora a forma como a Kalebtec aplica a IA para os seus clientes: medida, estruturada e consciente do custo, em vez de nível demo.
Visão Geral
Um estudo interno da Kalebtec sobre fluxos de trabalho de triagem adaptativos apoiados por LLM: como tornar a perfilagem impulsionada por modelos fiável, consciente do custo e da privacidade, em vez de um frágil ciclo de prompts.
O Que Explorámos
Pipelines Baseados em Checkpoints
Separámos as dispendiosas e não deterministas chamadas ao modelo da montagem determinista da saída através de padrões de checkpoints, de modo que o modelo só é invocado quando realmente altera o resultado.
Saída Adaptativa e Estruturada
Gerámos perguntas de seguimento dinâmicas e tratámos a saída estruturada de forma consciente da privacidade, validado de ponta a ponta com uma API em Rust (Axum) e um frontend em Next.js.
Foco de Entrega
- Fiabilidade e consciência do custo acima do prompting de nível demo
- Invocação do modelo com checkpoints e montagem determinista
- Tratamento de saída estruturada e consciente da privacidade