En los sistemas de generación aumentada por recuperación, conocidos como RAG, existe un desafío fundamental: el modelo puede priorizar información externa incluso cuando esta contradice su conocimiento interno. Este fenómeno, denominado cumplimiento de contexto, pone en entredicho la fiabilidad de las respuestas generadas. Para abordarlo, es necesario desarrollar mecanismos de diagnóstico que permitan detectar cuándo la recuperación es incorrecta y cómo afecta al resultado final. En Q2BSTUDIO, como empresa especializada en aplicaciones a medida y inteligencia artificial, comprendemos la importancia de construir sistemas robustos que integren servicios cloud aws y azure y ciberseguridad para proteger los datos. La implementación de servicios inteligencia de negocio como Power BI permite monitorizar el rendimiento de estos modelos, mientras que el desarrollo de agentes IA y soluciones de ia para empresas requiere un control fino sobre la influencia del contexto recuperado. Diagnósticos como los propuestos en la literatura reciente ofrecen métricas para evaluar el cumplimiento de contexto bajo conflictos de conocimiento, lo que ayuda a diseñar sistemas más fiables. En Q2BSTUDIO aplicamos estas técnicas en nuestros proyectos de software a medida, asegurando que las decisiones basadas en inteligencia artificial sean transparentes y auditables.