¿Qué es MDP Streaming Rebump?
Es un patrón de loop que combina decisiones de Markov con un stream continuo y un rebump para reintentar o mejorar la respuesta. En criollo, te deja encadenar pasos de IA donde cada salida realimenta la próxima iteración sin cortar el flujo. Se usa mucho para automatizar tareas que necesitan ajustarse sobre la marcha.
¿Cómo funciona un loop de MDP Streaming Rebump?
Funciona así: el modelo recibe un estado, toma una acción, y el resultado vuelve a entrar al sistema como un rebump para re-evaluar la decisión. Ese ciclo se repite en streaming, o sea mientras seguís recibiendo datos en tiempo real. La clave es que no esperás a que termine todo para corregir, sino que vas ajustando el prompt y la salida en cada vuelta.
¿Para qué sirve el rebump en streaming?
Sirve para que la IA no se quede con la primera respuesta si no le alcanzó la información o si el contexto cambió. Hacés un reintento automático con el feedback del paso anterior, y así mejorás la calidad sin tener que reiniciar todo el proceso. Es ideal para chatbots, transcripciones y generación de contenido paso a paso.
¿Cómo implementar MDP Streaming Rebump con IA?
Para implementarlo tenés que armar un bucle donde cada iteración evalúe si la respuesta cumple una condición o necesita otro rebump. Podés usar un LLM con una función de decisión tipo MDP que mida el estado y decida si seguir o cortar el stream. También necesitás un buffer que guarde el contexto y un timeout para evitar loops infinitos.