Ensamble de LLMs Orquestado por Juez para Diálogos de Alta Fidelidad | Arquitectura multi-agente para reducir alucinaciones en conversaciones largas | Sistema de orquestación de modelos especialistas para veracidad en IA conversacional

Abstract

PROBLEMA: Mantener la fidelidad y la coherencia en interacciones largas multi-turno es un reto para modelos individuales, que suelen acumular errores o desviarse de la verdad. SOLUCIÓN: El equipo RaguTeam presenta una arquitectura de ensamble donde un 'Juez' orquestador coordina múltiples LLMs especialistas (Meno y otros) para validar cada paso de la generación. METODOLOGÍA: Utilizan un sistema de votación ponderada y verificación cruzada de hechos en tiempo real durante el flujo de diálogo. RESULTADOS: Obtuvieron resultados de vanguardia en la tarea 8 de SemEval-2026, demostrando una reducción drástica en alucinaciones conversacionales. RELEVANCIA: Ofrece un camino práctico para implementar sistemas de IA de misión crítica donde la veracidad es fundamental.