Self‑Contrastive Translation
LLM generates multiple candidates, then verifies and adjusts using real‑time evidence from hybrid retrieval.
Resolviendo Desafíos de Traducción
Extracción de Datos
Los datos humanos consumen tiempo y son costosos, y el OCR tradicional, aunque rápido, no es confiable ya que asume un conjunto predefinido de idiomas y palabras.
LLMs con capacidades de visión extraen palabras en idiomas de bajos recursos sin modificarlas. Gaia depende de Groq para velocidad, con formato JSON automático.
Recuperación de Datos
RAG, aunque útil para idiomas de alto recurso, no es útil para idiomas de bajo recurso, lo que significa que la calidad de los datos recuperados suele ser pobre.
Mecanismo de búsqueda híbrido combina búsqueda por palabras clave para idiomas de bajo recurso con búsqueda semántica para idiomas de alto recurso.
Consistencia Lingüística
Los idiomas tienen reglas básicas importantes para interacciones diarias. Solo con datos recuperados, los LLMs luchan por identificar patrones básicos como preguntas, pronombres y expresiones de tiempo.
Los agentes funcionan como sistemas operativos con memoria núcleo que contiene patrones lingüísticos, más memoria efímera para recuperación de datos en tiempo real.
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