Muchos ingenieros retrasan la evaluación porque creen que un conjunto de datos debe ser grande, diverso y cuidadosamente curado antes de resultar útil. En realidad un conjunto de datos de referencia pequeño y estructurado puede revelar la mayoría de los patrones de fallo en etapas tempranas de un flujo RAG o de agentes IA. A continuación se presenta una guía práctica y rápida para crear ese conjunto de datos base sin depender de escala sino de claridad.

1. Empieza con un solo flujo de trabajo

Elige un único flujo en lugar de intentar cubrir todo el sistema. Ejemplos: una consulta de recuperación, un paso de clasificación, una decisión de enrutamiento o una secuencia de razonamiento de varias vueltas. Acotar el alcance hace que la evaluación sea más estable porque las expectativas están claras y el espacio de fallos es más pequeño.

2. Extrae ejemplos de logs y tareas repetidas de usuarios

Los registros son a menudo la fuente más natural de ejemplos reales. Muestran lo que los usuarios intentaron, qué repitieron y dónde el sistema falló. Busca consultas repetidas, intentos fallidos, casos que requirieron corrección manual y patrones que aparecen en distintas sesiones. Estos logs te proporcionan pares entrada salida con mínimo esfuerzo y representan situaciones reales a las que se enfrenta el sistema.

3. Crea un pequeño conjunto sintético

Los ejemplos sintéticos cubren huecos que los logs no muestran. Si los logs aportan los casos comunes, los ejemplos sintéticos permiten incorporar variaciones raras o críticas: redacciones poco comunes, casos límite, solicitudes ambiguas o patrones esperados que faltan. No necesitas muchos; entre cinco y diez muestras sintéticas pueden sacar a la luz problemas que pasarían desapercibidos.

4. Valida la estructura antes de usar el conjunto

Este paso es el que la mayoría omite y suele marcar la diferencia. Asegúrate de que cada muestra siga el mismo patrón estructural: mismas campos, mismo formato, misma información requerida y misma estructura de salida esperada. Un conjunto consistente conduce a evaluaciones estables. La inconsistencia en la estructura oculta fallos y hace imposible medir mejorías.

Por qué este flujo funciona

La ventaja de este enfoque es que elimina la perfección como requisito, permitiéndote avanzar rápido. La fiabilidad proviene de que la consistencia estructural importa más que el tamaño del conjunto. Es práctico porque los logs y los ejemplos sintéticos se complementan y permiten construir un punto de partida utilizable en poco tiempo.

Qué puedes lograr con este conjunto de datos de referencia

Con un dataset base claro puedes medir mejoras, detectar regresiones, probar nuevos diseños de flujo, comparar candidatos de modelo y depurar sin conjeturas. Es una forma fundamentada de evaluar tu sistema en fases tempranas cuando aún no existe un dataset oro.

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