Corrigindo os Erros dos LLM

Sistemas de LLM corporativos podem gerar respostas fluentes, mas factualmente incorretas, ao interagir com conhecimento estruturado privado. Isso cria um "imposto de hallucination" que afeta dados de precificação, políticas, organização e informações jurídicas.

Embora `fine-tuning`, `RAG` e verificação estática ofereçam alguma ajuda, nenhuma dessas abordagens aprende com falhas repetidas. A técnica Reflexion aborda essa limitação ao armazenar reflexões em linguagem natural de erros verificados em uma memória episódica, reinjetando-as em prompts futuros para aprimorar a precisão.