¿Quieres ideas más inteligentes en tu bandeja de entrada? Regístrese en nuestros boletines semanales para obtener solo lo que importa a los líderes de IA, datos y seguridad empresariales. Suscribir ahora los modelos de idiomas grandes (LLM) se han deslumbrado con su capacidad de razonar, generar y automatizar, pero lo que separa una demostración convincente de un producto duradero no es solo el rendimiento inicial del modelo. Es cómo bien el sistema aprende de usuarios reales. Los bucles de retroalimentación son la capa que falta en la mayoría de las implementaciones de IA. Como los LLM se integran en todo, desde chatbots hasta asistentes de investigación y asesores de comercio electrónico, el verdadero diferenciador no se encuentra en mejores indicaciones o API más rápidas, sino en la forma en que los sistemas efectivamente recopilan, estructuran y actúan sobre la retroalimentación de los usuarios. Ya sea que se trate de un pulgar hacia abajo, una corrección o una sesión abandonada, cada interacción son datos, y cada producto tiene la oportunidad de mejorar con él. Este artículo explora las consideraciones prácticas, arquitectónicas y estratégicas detrás de la construcción de bucles de retroalimentación de LLM. A partir de las implementaciones de productos del mundo real y las herramientas internas, profundizaremos en cómo cerrar el bucle entre el comportamiento del usuario y el rendimiento del modelo, y por qué los sistemas humanos en el bucle siguen siendo esenciales en la era de la IA generativa. 1. Por qué la meseta de LLMS estática el mito predominante en el desarrollo de productos de IA es que una vez que ajusta su modelo o perfecciona sus indicaciones, ya está. Pero rara vez es cómo se desarrollan las cosas en la producción. AI Scaling alcanza sus límites de potencia de límites, el aumento de los costos de los tokens y los retrasos de inferencia están remodelando Enterprise AI. Únase a nuestro salón exclusivo para descubrir cómo están los mejores equipos: convertir la energía en una ventaja estratégica arquitectando una inferencia eficiente para las ganancias de rendimiento real que desbloquean el ROI competitivo con sistemas de IA sostenibles asegura su lugar para mantenerse a la vanguardia: https://bit.ly/4MWGNGO LLMS son probables … no «saben» nada en un sentido estricto, y su desempeño a menudo degradan o se aplican a los casos en vivo o se aplican a los casos en vivo, se degradan los datos de la vida o que se aplican, se aplican los datos en vivo, se aplican los casos de los casos en vivo, los casos de los bordes. Los casos de uso cambian, los usuarios introducen frases inesperadas e incluso pequeños cambios en el contexto (como una voz de marca o una jerga específica de dominio) pueden descarrilar resultados de otro modo de otro modo. Sin un mecanismo de retroalimentación en su lugar, los equipos terminan persiguiendo la calidad a través de ajustes rápidos o interminables intervención manual … una cinta de correr que quema el tiempo y ralentiza la iteración. En cambio, los sistemas deben diseñarse para aprender del uso, no solo durante la capacitación inicial, sino continuamente, a través de señales estructuradas y bucles de retroalimentación productados. 2. Tipos de retroalimentación: más allá del pulgar hacia arriba/hacia abajo, el mecanismo de retroalimentación más común en las aplicaciones alimentadas por LLM es el pulgar binario hacia arriba/hacia abajo, y aunque es fácil de implementar, también es profundamente limitado. La retroalimentación, en su mejor momento, es multidimensional. A un usuario no le puede gustar una respuesta por muchas razones: inexactitud objetiva, desajuste de tono, información incompleta o incluso una mala interpretación de su intención. Un indicador binario captura nada de ese matiz. Peor aún, a menudo crea una falsa sensación de precisión para los equipos que analizan los datos. Para mejorar la inteligencia del sistema de manera significativa, la retroalimentación debe clasificarse y contextualizarse. Eso podría incluir: indicaciones de corrección estructurada: «¿Qué estaba mal con esta respuesta?» con opciones seleccionables («fácticamente incorrecto», «demasiado vago», «tono incorrecto»). Se puede utilizar algo como TypeForm o Chameleon para crear flujos de retroalimentación personalizados en la aplicación sin romper la experiencia, mientras que plataformas como Zendesk o deleitadas pueden manejar la categorización estructurada en el backend. Entrada de texto de forma libre: dejar que los usuarios agregen correcciones de clarificación, reordenamiento o mejores respuestas. Señales de comportamiento implícitas: tasas de abandono, copias/pegar acciones o consultas de seguimiento que indican insatisfacción. Comentarios al estilo del editor: correcciones en línea, resaltado o etiquetado (para herramientas internas). En aplicaciones internas, hemos utilizado comentarios en línea al estilo de Google Docs en paneles personalizados para anotar respuestas de modelo, un patrón inspirado en herramientas como la noción ai o gramática, que depende en gran medida de las interacciones de retroalimentación incrustadas. Cada uno de estos crea una superficie de entrenamiento más rica que puede informar el refinamiento rápido, la inyección de contexto o las estrategias de aumento de datos. 3. Almacenamiento y estructuración de retroalimentación La recolección de retroalimentación solo es útil si puede estructurarse, recuperarse y usarse para impulsar la mejora. Y a diferencia de los análisis tradicionales, la retroalimentación de LLM es desordenada por naturaleza: es una combinación de lenguaje natural, patrones de comportamiento e interpretación subjetiva. Para domesticar ese desorden y convertirlo en algo operativo, intente colocar tres componentes clave en su arquitectura: 1. Bases de datos vectoriales para el retiro semántico Cuando un usuario proporciona comentarios sobre una interacción específica, por ejemplo, marcando una respuesta como poco clara o corregir un asesoramiento financiero, incrustado que el intercambio y la tienda sean semánticamente. Toolas como Pinecone, Wevisiate o Chroma son populares para esto. Permiten que los incrustaciones se consideren semánticamente a escala. Para los flujos de trabajo nativos de la nube, también hemos experimentado con el uso de los incrustaciones de Google Firestore Plus Vertex Ai, que simplifica la recuperación en las pilas centradas en la base de fuego. Esto permite que las futuras entradas de los usuarios se comparan con casos de problemas conocidos. Si una entrada similar viene más tarde, podemos superficial de las plantillas de respuesta mejoradas, evitar repetir errores o inyectar un contexto aclarado dinámicamente. 2. Metadatos estructurados para el filtrado y el análisis Cada entrada de retroalimentación está etiquetada con metadatos ricos: rol de usuario, tipo de retroalimentación, tiempo de sesión, versión modelo, entorno (dev/test/prod) y nivel de confianza (si está disponible). Esta estructura permite que los equipos de productos e ingeniería consulten y analicen las tendencias de retroalimentación con el tiempo. 3. Historial de sesión rastreable para el análisis de la causa raíz La retroalimentación no vive en el vacío: es el resultado de una solicitud específica, la pila de contexto y el comportamiento del sistema. l LOG COMPLETO DE SESIÓN COMPLETO SILLOS QUE MAPA: Consulta de usuario → Contexto del sistema → Salida del modelo → Comentarios de los usuarios Esta cadena de evidencia permite un diagnóstico preciso de lo que salió mal y por qué. También admite procesos posteriores como ajuste de inmediato, reentrenamiento de datos de datos o tuberías de revisión humana en el bucle. Juntos, estos tres componentes convierten la retroalimentación de los usuarios de la opinión dispersa en combustible estructurado para la inteligencia del producto. Hacen retroalimentación escalable, y una mejora continua parte del diseño del sistema, no solo una ocurrencia tardía. 4. Cuando (y cómo) cerrar el bucle una vez que se almacena y estructurando la retroalimentación, el próximo desafío es decidir cuándo y cómo actuar en consecuencia. No todas las comentarios merecen la misma respuesta: algunas pueden aplicarse instantáneamente, mientras que otros requieren moderación, contexto o análisis más profundos. Inyección de contexto: la iteración rápida y controlada es a menudo la primera línea de defensa, y una de las más flexibles. Según los patrones de retroalimentación, puede inyectar instrucciones, ejemplos o aclaraciones adicionales directamente en el indicador del sistema o la pila de contexto. Por ejemplo, utilizando las plantillas de inmediato de Langchain o la base de Vertex AI a través de objetos de contexto, podemos adaptar el tono o el alcance en respuesta a los desencadenantes de retroalimentación comunes. Ajunte: mejora duradera y de alta confianza en la retroalimentación recurrente destaca cuestiones más profundas, como una comprensión de dominio deficiente o un conocimiento obsoleto, puede ser el momento de ajustar, lo que es poderoso pero viene con costo y complejidad. Ajustes a nivel de producto: Resuelva con UX, no solo los problemas de Aisome expuestos por la retroalimentación no son fallas de LLM, son problemas de UX. En muchos casos, mejorar la capa del producto puede hacer más para aumentar la confianza y la comprensión del usuario que cualquier ajuste del modelo. Finalmente, no todos los comentarios deben activar la automatización. Algunos de los bucles de mayor apalancamiento involucran a humanos: moderadores que triaban los casos de borde, equipos de productos que etiquetan registros de conversación o expertos en dominios que seleccionan nuevos ejemplos. Cerrar el bucle no siempre significa reentrenamiento, significa responder con el nivel correcto de atención. 5. Comentarios como estrategia de producto Los productos AI no son estáticos. Existen en el medio desordenado entre la automatización y la conversación, y eso significa que necesitan adaptarse a los usuarios en tiempo real. Los equipos que adoptan la retroalimentación como un pilar estratégico enviarán sistemas de IA más inteligentes, más seguros y más centrados en los humanos. Trate la retroalimentación como la telemetría: instrumentarla, observarlo y enrutarlo a las partes de su sistema que pueden evolucionar. Ya sea a través de la inyección de contexto, el ajuste o el diseño de la interfaz, cada señal de retroalimentación es una oportunidad para mejorar. Porque al final del día, enseñar el modelo no es solo una tarea técnica. Es el producto. Eric Heaton es jefe de ingeniería de Siberia. Insights diarias sobre casos de uso de negocios con VB diariamente Si desea impresionar a su jefe, VB Daily lo tiene cubierto. Le damos la cuenta interior de lo que las empresas están haciendo con la IA generativa, desde cambios regulatorios hasta implementaciones prácticas, por lo que puede compartir ideas para el ROI máximo. Lea nuestra Política de privacidad Gracias por suscribirse. Mira más boletines de VB aquí. Ocurrió un error.