Pruebas y evaluación exhaustivas para pipelines de IA

Tu demo de RAG funciona. Producción es otra historia. Probamos aplicaciones de RAG a lo largo de todo el pipeline para ver qué ocurre realmente cuando los usuarios hacen preguntas desordenadas y reales, y si el sistema recupera el conocimiento correcto.

La mayoría de los problemas de RAG comienzan en la recuperación de datos. Fragmento incorrecto, respuesta incorrecta. Analizamos las incrustaciones, el comportamiento de la búsqueda vectorial y la lógica de clasificación para determinar por qué el sistema no encuentra el documento correcto y cómo solucionarlo.

Los sistemas RAG buscan sonar convincentes. Realizamos evaluaciones de sistemas RAG para comprobar si las respuestas provienen realmente de las fuentes consultadas. Si el modelo inventa datos o combina documentos incorrectamente, lo detectamos a tiempo.

Inyección de prompts. Fugas de datos. Acceso a documentos restringidos. Nuestras pruebas de seguridad de RAG atacan tu IA como lo harían usuarios curiosos y hackers, para que puedas corregir los puntos débiles antes del lanzamiento.

Construimos un conjunto de preguntas de referencia a partir de consultas reales de usuarios, con respuestas y fuentes verificadas. Un LLM como juez puntúa cada respuesta en exactitud y fundamentación, y nuestros ingenieros de QA revisan los casos dudosos.

Cada actualización puede romper tus respuestas de RAG. Nuestras pruebas de regresión de RAG vuelven a ejecutar el conjunto de preguntas de referencia tras cada cambio, señalan cualquier caída de calidad y muestran qué preguntas fallaron antes de que se lance la versión.

Comprobamos que los fragmentos que recupera tu sistema sean relevantes y que los más útiles queden primero, para que el modelo no se distraiga con ruido.

Confirmamos que la recuperación devuelva todo lo necesario para responder la pregunta. La falta de contexto es una razón común por la que un sistema RAG da una respuesta a medias.

El rango recíproco medio muestra qué tan arriba aparece el primer documento relevante en tus resultados. Si la mejor fuente queda demasiado abajo, puede que el modelo nunca la use.

Verificamos que cada afirmación esté respaldada por el contexto recuperado. Con herramientas de evaluación de RAG como Ragas y DeepEval, detectamos las alucinaciones antes que tus usuarios.

Comprobamos que cada respuesta aborde la pregunta realmente formulada. Es una de las métricas básicas de evaluación de LLM que aplicamos a cada pipeline de RAG.

Confirmamos que cada fuente citada contenga la afirmación que respalda. En productos financieros, sanitarios y legales, una cita incorrecta puede costar más que no tener ninguna.

Comparamos las respuestas finales con un conjunto de preguntas de referencia con respuestas verificadas, para que sepas con qué frecuencia los usuarios obtienen el resultado correcto.

Medimos cuánto tarda la consulta completa, desde la recuperación hasta la respuesta completa. Una respuesta correcta que llega demasiado lenta igualmente pierde usuarios.

Los asistentes de soporte responden miles de preguntas a diario. Una respuesta incorrecta puede confundir a los usuarios o sobrecargar a los equipos de soporte. Una evaluación RAG estructurada ayuda a verificar que las respuestas provengan de la documentación correcta y sean coherentes con las políticas de su producto.

Los colaboradores internos se basan en documentos, políticas y bases de datos de la empresa. Si la recuperación falla, los empleados reciben respuestas erróneas. Las pruebas garantizan que el sistema RAG recupere las fuentes correctas y las utilice adecuadamente en bases de conocimiento complejas.

Los productos financieros, sanitarios y jurídicos deben proporcionar respuestas verificables y fundamentadas. Los equipos se basan en las métricas de evaluación RAG para demostrar que las respuestas están respaldadas por documentos fiables y cumplen con las expectativas internas de calidad y cumplimiento normativo.

Las herramientas de IA expuestas a los clientes atraen a usuarios curiosos y, en ocasiones, a atacantes. Validar la seguridad RAG ayuda a garantizar que el sistema gestione de forma segura las inyecciones instantáneas, los datos confidenciales y el contenido restringido antes de su implementación.

Nuestro equipo de control de calidad trabaja a diario con productos complejos basados ​​en IA. Abordamos las pruebas RAG como ingenieros, no como teóricos. Cada análisis RAG se centra en cómo se comportan las respuestas en escenarios de usuario reales, no solo en pruebas de rendimiento sintéticas.

La mayoría de los equipos de IA depuran las indicaciones, mientras que el verdadero problema reside en la recuperación de datos. Empezamos por lo fundamental: la calidad de la búsqueda RAG. Si el sistema recupera fuentes incorrectas, ninguna indicación corregirá la respuesta.

Los asistentes de IA suelen acceder a documentos internos, políticas y datos confidenciales. Realizamos pruebas para detectar inyecciones instantáneas, fugas de datos y respuestas inseguras: los riesgos que pueden comprometer silenciosamente la seguridad de RAG en entornos de producción.

Tratamos los sistemas RAG como si fueran software de producción. Nuestros ingenieros definen criterios de calidad medibles, realizan pruebas repetibles y ofrecen resultados claros sobre los que su equipo puede actuar de inmediato.

Trabajamos en estrecha colaboración con ingenieros de aprendizaje automático, responsables de producto y directores de tecnología. Nada de largas explicaciones teóricas: solo resultados claros, pruebas reproducibles y recomendaciones prácticas que tu equipo puede implementar de inmediato.

Los sistemas RAG evolucionan rápidamente a medida que cambian los datos y las indicaciones. Nuestro enfoque de pruebas se adapta a la entrega continua: conjuntos de datos de prueba estructurados, ejecuciones de evaluación repetibles y ciclos de retroalimentación rápidos que su equipo puede integrar en el desarrollo.

Los productos de IA requieren más que pruebas funcionales. Validamos el comportamiento del modelo, la calidad de la respuesta, los casos extremos y las interacciones del sistema para garantizar que las funciones basadas en IA funcionen de manera confiable en escenarios de usuario reales.

Servicios de Pruebas de IA

Los modelos de lenguaje complejos pueden generar respuestas convincentes pero incorrectas. Nuestros ingenieros de control de calidad prueban las indicaciones, las respuestas y la lógica subyacente para detectar errores, fallos de flujo y resultados inseguros antes de que los usuarios los encuentren.

Servicios de pruebas LLM

Los sistemas de IA suelen procesar datos confidenciales. Identificamos vulnerabilidades como la inyección de código, los riesgos de exposición de datos y las debilidades de la API para garantizar que su producto permanezca seguro en entornos de producción.

Servicios de pruebas de seguridad

Tu pipeline de RAG es tan bueno como el modelo que hay detrás. Medimos la exactitud, la tasa de alucinación y la seguridad frente a conjuntos de datos de referencia, para que puedas comparar modelos, prompts y versiones con números en lugar de intuición.

Servicios de Evaluación de LLM

Las aplicaciones de IA deben gestionar consultas complejas y grandes conjuntos de datos. Evaluamos los tiempos de respuesta, la estabilidad del sistema y la escalabilidad bajo cargas realistas para garantizar que su producto funcione correctamente a medida que aumenta su uso.

Servicios de pruebas de rendimiento

Para las empresas que desarrollan productos de IA de forma continua, un equipo de control de calidad especializado proporciona pruebas constantes, validación de versiones y supervisión de la calidad, lo que ayuda a los equipos a mantener sistemas estables y fiables a medida que evolucionan las funcionalidades.

Servicios de equipo de control de calidad dedicado