Evaluaciones de sistemas RAG y agentes que usan JSON parecen sencillas en la superficie pero son una de las partes mas frágiles del flujo de trabajo. El modelo produce JSON, analizas el JSON, puntúas la salida y agregas resultados. En la práctica una sola clave mal ubicada o un error de formato puede hacer que toda la evaluación sea poco fiable.
Por que falla la evaluación con JSON Los modelos de lenguaje suelen generar estructura parcial. Campos se renombran, objetos pasan a ser arrays en algunas muestras y en otras no, o una llave faltante rompe el script de scoring. Cuando esto ocurre la medición deja de reflejar calidad del modelo y empieza a medir ruido de formato.
Flujo de validacion que muchas equipos pasan por alto Una canalizacion estable necesita pasos claros. Paso uno Captura exacta del output bruto tal como sale del modelo, sin limpiar ni reescribir. Paso dos Comprobacion estructural Verifica que el JSON es valido y completo. Aqui es donde explotan muchas evaluaciones. Paso tres Validacion de esquema Asegurate de que cada campo existe, los tipos son correctos y la estructura coincide con lo esperado. Esto evita fallos silenciosos por respuestas colocadas en el campo equivocado. Paso cuatro Puntuacion Solo despues de pasar las comprobaciones anteriores calcula las metricas. Paso cinco Informe agregado Un informe limpio es posible solo cuando los pasos previos son estables.
Ejemplo real Tuvimos un lote de evaluacion donde la accuracy se desplomo y parecia que el modelo habia empeorado de la noche a la manana. Al inspeccionar el output bruto la razon estaba correcta, pero la respuesta aparecia en un campo llamado result en lugar de answer. Sin validacion de esquema el script de scoring descartaba la salida y se creo la ilusion de degradacion. Un simple paso de esquema corrigio el problema.
Herramientas y patrones utiles Usa cualquier validador estricto de JSON Schema y ejecutalo antes de la puntuacion, no despues. Debe generar un informe de errores claro para distinguir fallos estructurales de fallos semanticos. Considera logs detallados, ejemplos de fallo por lote y tests automatizados que verifiquen la estabilidad del pipeline.
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