Depuraré tu chatbot RAG y arreglaré por qué da respuestas incorrectas

Tu chatbot RAG funcionó en la demo. En producción, hallucina precios, inventa políticas o responde con confianza con el documento equivocado. Todos te dicen que añadas reranking o reescribas el prompt, que es el paso 4, y rara vez ahí está el error real.

Depuro sistemas RAG de la misma forma que depuraría cualquier otro sistema de producción: de arriba hacia abajo, empezando por lo que realmente se recuperó, no por lo que dijo el modelo. La mayoría de las respuestas incorrectas se deben a que el fragmento correcto nunca llegó al modelo, no a que el LLM sea "tonto". Separé ambos antes de tocar algo, porque la solución para cada uno es completamente diferente y adivinar solo te hace perder tiempo y dinero.

Trabajo en pipelines de LLM de producción, validación multi-modelo profesional, salidas con esquema, bucles de regeneración con límite de reintentos, así que estoy acostumbrado a encontrar el modo de fallo real en lugar de lanzar soluciones a ciegas.

Lo que reviso: precisión en la recuperación, límites de chunking, ensamblaje del contexto, truncamiento del prompt y si el modelo está malinterpretando el contexto correcto o simplemente no lo ve nunca.

Envíame de 5 a 10 de tus respuestas más incorrectas antes de ordenar y te diré honestamente si esto es una reparación rápida o una reconstrucción más profunda.