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dc.contributor.authorLandeta López, Pablo-
dc.contributor.authorGarcía, José María-
dc.contributor.authorGuevara Vega, Cathy-
dc.contributor.authorRuiz-Cortés, Antonio-
dc.date.accessioned2026-05-29T13:42:53Z-
dc.date.available2026-05-29T13:42:53Z-
dc.date.created2024-11-02-
dc.date.issued2026-05-29-
dc.identifier.issn1476-468-
dc.identifier.urihttps://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/19825-
dc.description.abstractContexto. Muchas aplicaciones que siguen una arquitectura basada en servicios están reguladas por Acuerdos con el Cliente (AC) que definen las condiciones de uso, responsabilidades y limitaciones entre proveedores y clientes. Existen herramientas para el análisis automático de AC que utilizan Modelos de Lenguaje Grandes (MLG) para algunas operaciones de análisis. Sin embargo, estas herramientas no aprovechan el ciclo de Operaciones con Modelos de Lenguaje Grandes (OMLG) ni las mejores prácticas. Objetivo. Centrándose en la necesidad de automatizar el proceso de desarrollo y operacionalización de herramientas de análisis automático de AC, este artículo tiene como objetivo explorar las posibilidades y limitaciones que ofrece OMLG para este propósito. Método. Para cumplir con el objetivo propuesto, definimos una aplicación OMLG ideal para analizadores de AC. Además, se ha diseñado una implementación de referencia que incluye cada fase del ciclo OMLG. Resultados. Después de revisar las herramientas de análisis automático de AC e investigar las fases del ciclo OMLG, se ha llevado a cabo un análisis y discusión de las alternativas para aplicar OMLG a estas herramientas. Conclusiones. De las ocho etapas del ciclo OMLG, se puede concluir que algunas etapas son más relevantes que otras. Lo ideal sería que todo el proceso de LLMOps estuviera automatizado para que se pudiera incorporar un nuevo LLM en el futuro o activar una función avanzada de un LLM que ya esté en uso.es_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.publisherSpringer Nature Linkes_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectAPLICACIÓNes_EC
dc.subjectSERVICIOSes_EC
dc.subjectACUERDOSes_EC
dc.subjectHERRAMIENTAes_EC
dc.titleAplicación de LLMOps para respaldar el análisis automático de CAes_EC
dc.typeArticlees_EC
dc.description.degreeN/Aes_EC
dc.coverageIbarra. Ecuadores_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2914-8696es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0303-2740es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2470-8287es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9827-1834es_EC
dc.title.enApplying LLMOps to support the automatic analysis of CAses_EC
dc.subject.enAPPLICATIONes_EC
dc.subject.enSERVICESes_EC
dc.subject.enAGREEMENTSes_EC
dc.subject.enTOOLes_EC
dc.description.abstract-enContext. Many applications following a service-based architecture are regulated by Customer Agreements (CA) that define the conditions of use, responsibilities and limitations between suppliers and customers. There are tools for the automatic analysis of CAs that use Large Language Models (LLM) for some analysis operations. However, these tools do not take advantage of the Large Language Model Operations (LLMOps) cycle and best practices. Objective. Focusing on the need to automate the process of developing and operationalizing automatic analysis of CAs tools, this paper aims to explore the possibilities and limitations offered by LLMOps for this purpose. Method. To meet the proposed objective, we define an ideal LLMOps application for CAs analysers. In addition, a reference implementation has been designed that includes each phase of the LLMOps cycle. Results. After reviewing the automatic analysis of CAs tools and investigating the phases of the LLMOps cycle, an analysis and discussion of the alternatives for applying LLMOps for these tools has been conducted. Conclusions. From the eight stages of the LLMOps cycle, it can be concluded that some stages are more relevant than others. Ideally, the entire LLMOps process should be automated so that a new LLM can be incorporated in the future or an advanced feature of an LLM already in use can be activated.es_EC
dc.identifier.doihttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-96-7423-7_13es_EC
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