Recuperación y evidencia

Qué aprenderás

• Un sistema con recuperación busca documentos y aporta fragmentos relevantes al modelo
• Construir y comprobar una solución usando datos ficticios.
• Resolver y aprobar la hoja de ejercicios antes de continuar.

Conceptos del tema

Un sistema con recuperación busca documentos y aporta fragmentos relevantes al modelo.

Recuperar texto no garantiza que sea verdadero ni que la respuesta lo use correctamente.

Evalúa la calidad de búsqueda y comprueba que cada afirmación esté respaldada por el fragmento citado.

Cómo interpretar este tema

Separa el objetivo de los datos de entrada y del criterio de éxito. Trabaja primero con ejemplos ficticios que puedas comprobar. En código, identifica entradas, operaciones y salidas; en un encargo a una IA, distingue el contenido generado de las acciones realmente ejecutadas.

Construye una solución pequeña y revisable. Comprueba casos normales, fronteras y errores; conserva las fuentes de las afirmaciones y los permisos de cada herramienta. Los ejemplos de Python de este curso se copian a tu propio entorno: la página no ejecuta código ni realiza llamadas a servicios de IA.

Detalles para comprender la regla

La recuperación y la verificación son pasos distintos.

Una cita pertinente debe respaldar el contenido concreto atribuido.

Puede fallar la búsqueda o puede fallar el uso de los documentos recuperados.

Ejemplo resuelto

Una consulta recupera una norma antigua y una vigente.

1. Revisa fecha y autoridad de las fuentes.
2. Usa la versión aplicable a la pregunta.
3. Comprueba la respuesta contra su evidencia concreta.

Cómo practicar

1. Define el resultado y los datos que necesita.
2. Revisa el ejemplo y anticipa su salida antes de probarlo.
3. Comprueba un caso normal, una frontera y un error.
4. Explica la solución y verifica los datos o fuentes que utiliza.

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Recursos para profundizar

• Programación y algoritmos · MIT OCW ↗

  Programa y materiales abiertos de referencia. Los contenidos y ejercicios de Aprende son propios.