Resumen: El sistema integra la ingestión estructurada de documentos, la recuperación del vector híbrido y la orquestación sin código a través de Langchain, y admite los mejores LLM que incluyen OpenAi, Claude, Gemini y Deepseek. Un componente clave es el agente Thor, que maneja consultas estructuradas de estilo SQL y genera ideas procesables sobre bases de datos empresariales.
Para evaluar el sistema, realizamos dos experimentos. Primero, un punto de referencia de recuperación en corpus legales revela que un tamaño de fragmento de 512 tokens produce la precisión de recuperación más alta (precisión de los 3 mejores: 91.3%). En segundo lugar, una prueba de calidad de generación que utiliza métricas de trazas en cinco LLM muestra que Esapiens ofrece resultados más consistentes en el contexto con una mejora de hasta un 23% en la alineación de objetivos.
Estos resultados demuestran la efectividad de Esapiens para permitir flujos de trabajo de IA auditables y confiables para dominios de alto riesgo como Legal y Finanzas.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 14 de julio de 2025.
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