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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: Debugging
Cuando el panel de control muestra estado verde y el agente está equivocado: seguimiento del estado
El panel es de color verde y el agente se equivoca: los fallos se ocultan en el estado transmitido entre los pasos sin problemas. Qué registros de seguimiento, enrutamiento y evaluaciones deben capturarse.
12 min de lecturaDiagnóstico de fallos en RAG: un mapa de etapas y un evaluador de fundamentación a nivel de afirmación.
Localiza dónde falló la pipeline RAG y luego crea un evaluador de fundamentación de LLM que verifique las afirmaciones una por una y sea validado mediante evaluadores humanos usando el índice kappa.
9 min de lecturaCómo un agente de IA para corregir documentos se engañó a sí mismo: falsos positivos en un entorno aislado de Docker
Un agente de corrección de documentos de LangGraph envió una solución inoperante y luego causó problemas en los paquetes src-layout. El error del entorno aislado de Docker que lo provocó y la solución real se encontraron en click.
7 min de lecturaDepuración de fallos silenciosos en RAG: recuperación de información, fragmentado, filtros y evaluaciones
Las respuestas de RAG pueden sonar correctas y aun así estar equivocadas. Una guía orientada a Python para rastrear la recuperación de información, el fragmentado, los filtros de metadatos, las evaluaciones, la búsqueda híbrida y el anclaje en datos reales.
8 min de lecturaSiete formas silenciosas en las que la contaminación de contexto daña a los agentes LangGraph
Estado obsoleto, acumulación excesiva de herramientas, fragmentos RAG duplicados, resúmenes con pérdida de información y conjuntos de herramientas sobredimensionados: siete fallos que no generan errores, con soluciones y cómo detectar cada uno.
9 min de lecturaCuando un agente de IA falla, ¿a quién culpas? Rastreando la cadena de fallos
Por qué la expresión “el modelo alucinó” es insuficiente: un recorrido por la cadena de fallos del agente, desde la intención y la recuperación de información hasta las herramientas, los intentos repetidos y los seguimientos, y qué observar.
8 min de lecturaSiete formas en que una respuesta de RAG falla y cómo encontrar la etapa problemática.
Una forma práctica de diagnosticar respuestas incorrectas de RAG: siete puntos de fallo agrupados en tres etapas, cuatro campos para registrar y una prueba que identifica al culpable.
7 min de lecturaDepuración de Apache Spark sin servidor con Gemini, MCP y habilidades de agente
Depuración de Apache Spark sin servidor con Gemini: desde pegar mensajes de error en el chat hasta un agente que lee los registros por lotes a través de un servidor MCP y corrige PySpark.
6 min de lecturaPor qué una consulta de Weaviate va lenta: perfilado por etapas
El perfilado de consultas de Weaviate devuelve con cada respuesta un desglose de tiempos por etapa, de modo que filtros lentos, lecturas de disco, búsqueda en el grafo o rescoring se distinguen rápido.
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