Los modelos de lenguaje a gran escala son muy potentes pero también consumen muchos recursos y cada consulta, por simple que sea, cuesta ciclos de cómputo valiosos.
Me di cuenta de que una parte enorme de mis costes de servidor venía de consultas repetitivas como hola gracias ok que no aportan aprendizaje ni requieren razonamiento complejo y que son simplemente un desperdicio de recursos.
La primera idea fue filtrar esas frases en el cliente pero eso obliga a mantener manualmente una lista de frases simples y no escala cuando aparecen nuevas variantes.
En lugar de eso invertí el problema y planteé una pregunta sencilla y poderosa y si el propio modelo podía resolverla por sí mismo.
La idea central es esta span: el modelo principal decide qué consultas son demasiado simples para su atención y enseña a un asistente en el cliente a manejarlas en el futuro.
La arquitectura es minimalista y tiene dos piezas clave span. Por un lado el servidor maestro que actúa como profesor el LLM potente que se encarga de las tareas complejas y sobre todo de identificar consultas repetitivas y de bajo valor. Por otro lado el agente en el navegador que actúa como portero un pequeño helper en JavaScript sin dependencias que intercepta la entrada del usuario y solo solicita ayuda al LLM cuando encuentra algo que no sabe manejar.
La primera vez que un usuario envía una consulta simple como thx el Gatekeeper la reenvía al LLM. El LLM la reconoce como trivial y en lugar de responder solo con texto devuelve una instrucción estructurada que indica al Gatekeeper apréndete esta frase y ya no me la vuelvas a enviar.
El Gatekeeper guarda la nueva regla en localStorage y entrega la respuesta al usuario de forma instantánea. La siguiente vez que llegue la misma frase el navegador la atiende al instante y el servidor no se ve afectado.
Así el LLM se hace más eficiente sin intervención humana enseñando automáticamente a su asistente a filtrar el ruido. Es un bucle de autodelegación que reduce costes y mejora la experiencia del usuario.
Este proyecto fue un ejercicio de minimalismo. Eliminé bibliotecas complejas y funcionalidades innecesarias para centrarme en perfeccionar este bucle de autodelegación. El resultado es un sistema ligero y efectivo que demuestra una forma más inteligente de construir aplicaciones de IA.
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Este enfoque demuestra que no solo necesitamos modelos más grandes sino arquitecturas más inteligentes donde modelos y asistentes colaboran para optimizar flujos de trabajo y reducir costes operativos.