La resoluci贸n de referencias (Reference Resolution) es crucial para las empresas, ya que les permite entender y gestionar eficazmente diferentes contextos. Por ejemplo, consideremos un sistema de atenci贸n al cliente en l铆nea. Aqu铆, el contexto incluir铆a tanto las interacciones anteriores con el cliente como la informaci贸n relevante que aparece en la pantalla del agente, como historiales de compras o detalles de productos. Aunque los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial son muy poderosos, su aplicaci贸n en la resoluci贸n de referencias espec铆ficas de la empresa a煤n no se ha aprovechado plenamente.
Este art铆culo demuestra c贸mo estos modelos pueden ser utilizados para crear sistemas altamente efectivos para resolver referencias de manera automatizada. Por ejemplo, el sistema podr铆a interpretar la pregunta de un cliente sobre un producto espec铆fico y proporcionar la informaci贸n relevante sobre ese art铆culo, incluso si la pregunta es vaga o se refiere a elementos visuales en la pantalla. Nuestro enfoque muestra mejoras significativas sobre los sistemas existentes, incluso superando a modelos avanzados como GPT-4. Esto sugiere un gran potencial para mejorar la eficiencia y la precisi贸n en la gesti贸n de informaci贸n en entornos empresariales.
Apple acaba de publicar un paper al respecto:
