De 40% a 100% de precisión en la generación de SQL: por qué la IA local necesita autorrectificación, no indicaciones perfectas

Resumen rápido TLDR: diseñar sistemas con bucles de autorreparación supera intentar que la IA acierte a la primera, la optimización mediante DSPy mejoró la precisión de consultas SQL de 40% a 100% sin afinar manualmente las indicaciones, y la parsificación defensiva es clave porque la salida de los modelos es probabilística mientras que el código debe ser determinista.

El problema con modelos locales es que son creativos y eso es dañino para SQL. Implementar un copiloto de analítica retail que corra en local en un portátil usando un modelo cuantizado de gran tamaño protege la privacidad pero complica la fiabilidad. Estos modelos tienden a inventar columnas, generar errores de sintaxis y añadir texto conversacional donde debe ir solo SQL. Mi tasa inicial de consultas válidas fue de solo 40% y el resto fallaba por errores de sintaxis, columnas inventadas o texto superfluo.

Lección 1 Autorrectificación supera indicaciones perfectas. Después de horas de intentar crear la indicación perfecta para que el modelo solo devuelva SQL y revise el esquema, el modelo fallaba de forma intermitente. El cambio fue asumir que va a fallar y construir un bucle de reparación: generar la consulta, intentar ejecutarla en SQLite, capturar el error y alimentar ese mensaje de error al modelo pidiéndole que corrija la consulta. Este patrón es aplicable siempre que trabajes con sistemas probabilísticos, APIs externas que pueden fallar o entradas ambiguas.

Además, ese bucle produce datos de entrenamiento útiles. Cada triple consulta_fallida, mensaje_de_error, consulta_corregida se convierte en un ejemplo few shot que puede usarse para optimizar el comportamiento del modelo sin escribir más indicaciones manuales.

Lección 2 Parsificación defensiva. Detecté un bug sutil: usé una limpieza de prefijos basada en caracteres que rompía tokens como SELECT. El modelo devolvía variantes como SQL: SELECT y mi función lstrip con SQL: eliminaba caracteres de la izquierda por conjunto, dejando ELECT en vez de SELECT. La moraleja es que los modelos son probabilistas y tu parsificación debe ser determinista. Evita métodos de recorte a nivel de carácter y usa extracción por expresiones regulares o salidas estructuradas en JSON para eliminar la ambigüedad.

Lección 3 Optimización como código, no magia. En lugar de escribir indicaciones a mano, usé DSPy para convertir el problema en una optimización: define un metric que mida si una consulta ejecuta y devuelve resultados no vacíos, y deja que un optimizador sin gradiente explore ejemplos que cumplen la métrica. Con un optimizador tipo BootstrapFewShot el sistema genera candidatos, ejecuta cada uno y conserva como ejemplos solo los que pasan la prueba. Esto elevó la tasa de SQL válidos y aceleró la mejora sin depender de ingenieros afinando indicaciones a ciegas.

Resultados observados: valid SQL subió de 40% a 85% tras optimización y llegó a 100% con el bucle de reparación. Formato correcto pasó de 30% a 95% tras aplicar patrones defensivos. Sin embargo la tasa de éxito end to end no llegó a 100% pues surgieron nuevos cuellos de botella en enrutamiento, recuperación de documentos y orquestación: mejorar un componente desplaza la limitación a otros puntos del sistema.

Tres prácticas que puedes adoptar hoy: 1 Añadir un campo de retroalimentación al estado del agente para inyectar mensajes de error y reintentar; 2 Probar tu limpieza de salida con casos tipo SQL: SELECT y SELECT para detectar stripping inapropiado; 3 Plantear tareas como inputs, outputs y métricas para que herramientas de optimización automaticen la selección de ejemplos.

Por qué importa esto a las empresas: el panorama de la IA se bifurca entre soluciones cloud potentes y modelos locales privados y económicos. Dominar IA local abre puertas en sectores regulados como salud, finanzas y administración pública donde las soluciones en la nube no son aceptables por requisitos de privacidad. La verdadera barrera no son los pesos del modelo sino la ingeniería de fiabilidad: si logras que un modelo local de 7B actúe como uno de 70B mediante orquestación y buenas prácticas, obtienes una ventaja estratégica duradera.

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Conclusión: no intentes que la IA local sea perfecta desde el primer prompt. Diseña para fallos, captura errores, aprende de ellos y automatiza la optimización. Esa estrategia transforma modelos locales volátiles en componentes robustos y productivos dentro de soluciones empresariales seguras y escalables.