Tu consulta SQL falló. Permíteme arreglarla. Esta sencilla capacidad transforma SQL generado por modelos de lenguaje en un componente fiable del sistema. En vez de pretender que los modelos sean perfectos a la primera, construimos un patrón donde aprenden de sus errores en tiempo real y el sistema los corrige y enseña sin necesidad de retrainings costosos.

El reto principal: limitaciones de tasa y lógica de reintento. Al trabajar con varios proveedores de LLM surgieron límites y patrones distintos de retry. Un proveedor puede devolver cabeceras retry after de cientos de segundos mientras otro usa otras señales. Nuestra solución implementa una lógica de reintento inteligente que respeta demoras largas, aplica backoff exponencial con jitter para evitar el problema del thundering herd y reintenta selectivamente solo ante errores de tasa 429 y no ante fallos funcionales. Con ello reducimos llamadas innecesarias y aumentamos la fiabilidad.

Patrón Evaluador Optimizador para SQL: entrenar sin retraining. Los LLM suelen capturar la intención correcta pero cometen errores de sintaxis o de dialecto SQL, por ejemplo aplicar patrones de MySQL en ClickHouse, recordar mal nombres de columnas o usar agregados incorrectos. En vez de afinar modelos o hacer fine tuning, aplicamos un patrón evaluador optimizador que valida la consulta, detecta el error preciso y guía al modelo para corregirla manteniendo la intención original.

Cómo entrenamos a los modelos para autocorregirse manteniendo contexto. Paso 1 preservar la intención: al fallar una consulta capturamos el objetivo analítico, servicios y rangos temporales, métricas y agrupaciones deseadas. Paso 2 evaluar con precisión: una validación sintáctica tipo EXPLAIN AST que no escanea datos y una ejecución limitada tipo SELECT con LIMIT 1 para comprobar ejecución mínima permiten identificar errores concretos como tablas desconocidas o agregaciones inválidas. Paso 3 optimizar usando el mismo contexto: en vez de regenerar desde cero se indica al modelo exactamente el error y cómo corregirlo manteniendo filtros y agrupaciones. Paso 4 aplicar patrones aprendidos: cuando el modelo no se autocorrige, reglas basadas en patrones comunes garantizan que la consulta se ejecute y esas reglas se incorporan a futuros prompts para mejorar la tasa de acierto a la primera.

Ejemplo de errores comunes y cómo se corrigen. Error frecuente: usar count multiplicado por una columna de duración provoca error de agregado. Solución: sustituir por sum de la columna de duración. Otro error: referencias totales a base de datos como otel.traces cuando la conexión ya tiene la base seleccionada, corregido por usar solo traces. Agregados en WHERE deben moverse a HAVING. Al aplicar estos cambios el modelo normalmente genera una consulta válida en la segunda iteración e incluso sugiere mejoras como añadir un promedio para enriquecer el análisis.

Fallback de optimización basado en reglas. Cuando la optimización del LLM falla o devuelve resultados vacíos, aplicamos transformaciones deterministas que corrigen patrones comunes en una sola pasada: reemplazar count multiplicado por columna por sum de columna, convertir otel.traces a traces, y mover condiciones de agregados de WHERE a HAVING. Estas reglas aseguran robustez operativa.

Metadatos y trazabilidad. Cada consulta generada incorpora comentarios de metadata para observabilidad completa, por ejemplo modelo usado, objetivo analítico, servicios implicados, tokens empleados, tiempo de generación, intentos de validación y tiempo de ejecución final. Esta información sirve para control de costes, depuración, reproducibilidad y responsabilidad del modelo.

Configuración centralizada y caching inteligente. El gateway cliente implementa caché de configuración con invalidación por contenido, procesamiento de placeholders y recarga en caliente, lo que simplifica despliegues y eliminó decenas de variables de entorno en producción. Esto reduce fricción operativa y mejora tiempos de recuperación ante cambios.

Impacto real. Antes: depuración manual prolongada, errores impredecibles según el proveedor, sin aprendizaje entre sesiones y altos costes operativos. Después de implementar el patrón evaluador optimizador: recuperación automatizada de errores, mejora consistente por cada iteración, enrutamiento consciente del modelo según tipo de consulta y reducción de costes por menos llamadas y mejor caching. Lo más importante: los ingenieros confían en el sistema para generar SQL funcional y se centran en el análisis.

Aplicaciones y alcance. Este patrón no es exclusivo de SQL. Cualquier salida de LLM con criterios de éxito claros puede beneficiarse: generación de consultas, transformaciones de datos, generación de scripts o plantillas de infraestructura. El principio es simple y poderoso: evaluar con criterios objetivos, optimizar basándose en errores concretos, preservar la intención original y aprender patrones para prevenir errores futuros.

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