Describe una técnica de optimización muy frecuente en asistentes virtuales y modelos de IA donde se busca alta precisión sin sacrificar la naturalidad de la interacción. LoRA hace más predecible el comportamiento del modelo, especialmente cuando se enfrenta a la incertidumbre o a preguntas ambiguas. Su implementación técnica a menudo se apoya en bases de datos vectoriales y filtros por metadatos para refinar las respuestas. Este enfoque metodológico reduce el azar y permite acumular aprendizajes, garantizando una mejora continua en la calidad del asistente o modelo a lo largo del tiempo.