Evaluar las salidas de modelos de lenguaje puede volverse abrumador si se siguen demasiadas métricas a la vez. En la práctica la mayoría de los fallos encajan en tres categorías sencillas que permiten un diagnóstico rápido y accionable: Fundamentación, Estructura y Corrección. Estas tres dimensiones explican la mayoría de los problemas en flujos RAG, en razonamiento y en agentes IA.

Fundamentación mide si el modelo se mantuvo dentro de la información proporcionada. En procesos RAG la respuesta debe apoyarse en el contexto recuperado; en flujos con agentes debe utilizarse la herramienta o evidencia correcta. Fallos típicos de fundamentación incluyen añadir hechos que no existen en el contexto, inventar detalles, mezclar contenidos no relacionados o sacar conclusiones que el contexto no respalda. Ejemplo práctico: el contexto indica que el usuario hizo un pedido; el modelo afirma que hizo tres pedidos. Aunque la respuesta esté bien redactada, se trata de una falla de fundamentación. Esta métrica depende directamente de ejemplos claros en el conjunto de evaluación, por eso la calidad del dataset es crítica.

Estructura evalúa si el modelo respetó el formato requerido, por ejemplo JSON, nombres de campos, orden y tipos de datos. Entre los fallos de estructura están campos ausentes, campos renombrados, listas que aparecen como valores únicos, bloques anidados inconsistentes o salidas que no cumplen el esquema esperado. Ejemplo: se espera la respuesta dentro de answer y el razonamiento dentro de steps, pero el modelo lo coloca todo en result. Aunque el razonamiento sea correcto, la evaluación falla porque la estructura es inestable. Validar la estructura protege el proceso de scoring y evita puntuaciones erráticas.

Corrección es la métrica más directa: la salida fue correcta o no. Se puede medir mediante comparación exacta de cadenas, similitud semántica, respuestas correctas en pruebas de opción múltiple, verificación de uso correcto de herramientas o puntuación paso a paso. Ejemplo claro: se pide la capital de Japón y el modelo responde Osaka. La estructura puede ser válida y la respuesta estar fundamentada, pero la corrección es cero. La corrección tiene sentido solo después de validar estructura, para evitar puntuar campos equivocados o saltar muestras.

Por qué estas tres métricas bastan: gran parte del ruido en evaluaciones procede de ejemplos poco claros en el dataset, JSON inestable o reglas de scoring ambiguas. Fundamentación mitiga el primer problema, Estructura el segundo y Corrección el tercero. Juntas proporcionan una base estable para evaluar sin necesidad de apilar métricas complejas. Si estas tres se monitorizan de forma limpia, las tendencias de evaluación se vuelven predecibles y el diagnóstico de fallos deja de ser una especulación.

Recomendación práctica: en etapas tempranas de evaluación, si el proceso es inestable, comience por estas tres métricas antes de añadir indicadores avanzados. Empiece por asegurar ejemplos de evaluación claros, valide esquemas y campos, y solo luego mida la corrección fina de respuestas y razonamientos.

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