Por qué importa si tienes una función RAG: los demo limpios fallan en producción cuando el recuperador devuelve el párrafo equivocado ante atajos del usuario, el generador rellena con ficción confiada y la latencia p95 supera el SLA en picos de tráfico. Esta guía práctica explica cómo medir y estabilizar RAG para lanzar rápido y ganar confianza, con un enfoque operativo y reproducible.

Resumen rápido de lo que debes rastrear: recuperación relevancia con Precision@k, Recall@k, Hit rate@k, MRR y NDCG; suficiencia de contexto para verificar si los top k pasajes contienen los hechos necesarios; calidad de generación en groundedness, ratio de afirmaciones no soportadas y coherencia de entidades y números; y métricas operativas p50, p95, p99 de latencia, throughput y coste por consulta. Añade señales de usuario como claridad de citas, finalización de tarea y feedback positivo o negativo y manda sesiones con baja puntuación a colas de revisión humana.

Cómo separar recuperación y generación sin caer en el bucle de culpas: primero arregla la recuperación. Si Precision@5 o NDCG@10 son bajos, ningún modelo generador te salvará. Cuando la recuperación sea sólida, mide la fidelidad y la utilidad del generador con evaluadores que comprueben atribución de fuentes, ratio de afirmaciones no soportadas, consistencia de entidades y detección de contradicciones frente al contexto recuperado.

Métricas prácticas y objetivos orientativos: Precision@5 0.70 para KB empresariales cerradas; Recall@20 0.80 para corpora amplios; NDCG@10 0.80 cuando hay reranking; groundedness 0.90 para dominios regulados; ratio de afirmaciones no soportadas 0.05 en flujos de alto riesgo; p95 de latencia por debajo del presupuesto de producto. Ajusta según tu dominio, coste y SLA.

Paso a paso para implementar esta canalización en una semana: 1) Construye un golden set con consultas reales del log, incluyendo errores tipográficos, atajos y preguntas multi-hop; etiqueta un conjunto autorizado de pasajes relevantes con identidad de la fuente y versión del documento. 2) Ejecuta evaluaciones estructuradas comparando recuperadores, chunking, rerankers y prompts, y simula flujos multironda y llamadas a herramientas para medir relevancia y groundedness. 3) Bloquea despliegues si Precision@5 o NDCG@10 caen frente a la línea base o si sube el ratio de afirmaciones no soportadas; usa canary y shadow traffic y dispara pruebas desde CI. 4) Observa en vivo trazando spans de recuperación y generación, muestrea sesiones para evaluadores online y enruta alertas a Slack o PagerDuty; exporta datos para auditoría y BI.

Cuando las métricas se enfrentan: siempre habrá trade offs entre recall y latencia o entre NDCG y coste en tokens. Mi regla operativa es visualizar percentiles de latencia junto a NDCG y Precision en el mismo panel y mantener dos líneas base: funcional para precisión y groundedness, y operacional para latencia y coste. Promociona solo si ambas líneas base están dentro de los objetivos, o bien divide tráfico y mide cohortes antes de decidir.

Evaluación de generación sin sobreajustar a jueces: vincula afirmaciones a fuentes para medir atribución, penaliza aseveraciones no soportadas, comprueba consistencia de entidades y números y usa embeddings para alineación semántica abierta. Combina juez LLM con verificaciones deterministas y mantén puntuación online visible para detectar degradación en producción.

Preguntas frecuentes resumidas: Por qué evaluar RAG es más duro que evaluar solo LLM: porque evalúas dos sistemas y su interacción: la recuperación determina la evidencia, la generación determina la confianza y la latencia y el coste determinan la viabilidad. Qué métricas de recuperación son clave: Precision@k, Recall@k, Hit rate@k, MRR, NDCG y suficiencia de contexto. Cómo fijar líneas base y evitar parálisis: congela una baseline estable, compárala en Experimentation y rebaselinea solo con cambios en esquema de índice o familias de modelos.

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