Anota una idea que puedas aplicar esta semana. Los pequeños cambios también cuentan.
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Entregar un sistema con resultados separados de recuperación, respuesta y permisos.
Herramientas: OpenAI API o Anthropic API, Búsqueda documental. Puedes comenzar con búsqueda por palabras en archivos locales; embeddings o búsqueda alojada son una extensión con costos propios. No necesitas infraestructura vectorial para entender el flujo.
Una evaluación documental tiene varias capas: si recuperó evidencia, si respondió fielmente y si respetó el acceso. Para documentos privados, filtra por permisos antes de recuperar o enviar contenido al modelo.
Diez preguntas son un conjunto didáctico pequeño, no garantía de desempeño general. Reporta resultados y límites. Conserva casos difíciles para comprobar que una mejora no rompe lo anterior.
Organiza la evaluación RAG con columnas: pregunta, evidencia esperada, evidencia recuperada, fidelidad, citas, abstención y permiso. Resume fallos observados. No mezcles recuperación con calidad de respuesta ni extrapoles diez casos a todo el uso real.
Entrega documentos de práctica, pruebas, resultados antes/después y un límite conocido. Explica cómo actualizar una versión sin mezclarla con la anterior.
Puedes reproducir cada resultado. Ningún fragmento no autorizado llega al modelo en la prueba de acceso y las preguntas ausentes no reciben políticas inventadas.
Filtrar documentos privados después de generar la respuesta. El control debe ocurrir antes de enviar contexto al proveedor.
Revisión editorial: 2026-10-15. Los nombres de botones, límites y funciones pueden variar según la cuenta; verifica la documentación antes de grabar.
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