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LLM Agent for Ebroker

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Challenge:

Ebroker, el portal de corredores de seguros, buscaba integrar un modelo de lenguaje grande (LLM) en su aplicación, permitiendo a los corredores consultar directamente al bot información relevante, como pólizas de seguros, valores cubiertos y otros detalles relacionados.

Solution:

As a consultant, I developed a comprehensive plan for Ebroker, guiding their developers on how to build agents using Langchain, create Custom Tools, and evaluate RAG systems. The Proof of Concept (PoC) was met with very positive feedback from the business division.

Miguel fue contratado para ayudarnos a desarrollar un agente basado en un modelo de lenguaje grande (LLM) que pudiera procesar e interactuar con los datos de seguros de Ebroker. A lo largo del proyecto, Miguel demostró una competencia técnica excepcional, un profundo entendimiento de nuestras necesidades comerciales y un genuino entusiasmo por contribuir en cada etapa. Desde el punto de vista técnico, la experiencia de Miguel en IA fue evidente desde el principio. No solo ayudó a diseñar la arquitectura de la solución, sino que también resolvió muchos de los desafíos que enfrentamos durante la implementación. Su enfoque meticuloso garantizó que el agente LLM pudiera interpretar y responder con precisión a consultas complejas sobre seguros, mejorando la eficiencia y confiabilidad de nuestros sistemas.
Pedro Ramos Fuertes
Director de Desarrollo de Negocio | Desarrollo de Negocio | Gestión de Proyectos | CISA

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