Creación de un pipeline de corrección que enmascara manuscritos localmente antes de enviarlos a LLM externos

Se creó un mecanismo para enmascarar manuscritos de artículos no publicados localmente antes de enviarlos a una IA externa para su corrección y restaurarlos localmente al recibirlos. Se utilizó Sarashina3 de SB Intuitions, específicamente el modelo sarashina3-mini.

La razón para no enviar los manuscritos tal cual se encuentra en los términos de uso de la API. Los términos indicaban que las entradas transmitidas y los resultados generados podrían utilizarse para la prestación y mejora del servicio, lo que podría interpretarse como que incluye el entrenamiento. Debido a que los manuscritos no publicados destinados a la corrección contienen URLs de referencia y cadenas como identificadores, este mecanismo se desarrolló para evitar pasar esa información directamente a una fuente externa.