Investigación

Construye pipelines de retrieval-augmented generation production-ready con estrategias de chunking deliberadas, selección de modelo de embedding, configuración de vector store, blending de búsqueda híbrida y reranking para que los agentes respondan desde tus documentos con alucinación reducida y fuentes citadas. Esta habilidad se enfoca en las decisiones de ingeniería que separan un prototype que funciona de un sistema RAG de calidad de producción.

Curate, deduplica y formatea datasets de training para fine-tuning para que el modelo resultante realmente mejore en comportamientos objetivo en lugar de aprender ruido. Fine-tuning preparation cubre filtrado de calidad de dataset, consistencia de formato de output, splits de train/test y evitar common pitfalls como data leakage que invalidan resultados de fine-tuning.

Craftea prompts con framing de tarea explícito, definición de rol, restricciones de output, requisitos de citación y few-shot examples para que las respuestas del modelo sean consistentes, fundamentadas en evidencia y accionables para tareas downstream. Prompt engineering reduce la variabilidad y riesgo de alucinación que viene de prompts sub-especificados.

Mantiene las respuestas de asistentes de IA ancladas a la documentación real de la librería, changelog y firmas tipadas que se shippean en lugar de a memoria o resúmenes de blogs stale. Esto es esencial durante bumps de versión mayores, integración de SDKs unfamiliar o hotfixes de on-call donde guesses confiados pero incorrectos sobre comportamiento de API causan más daño que el bug original.

Identifica sistemáticamente amenazas a un sistema mapeando flujos de datos, definiendo trust boundaries y enumerando adversarios y misuse cases antes de shippear. Esto produce un diagrama enfocado en seguridad y lista de mitigaciones priorizada que hace las revisiones de seguridad subsecuentes más rápidas y sustantivas que partir de un checklist genérico.

Verifica si un reclamo está respaldado por una fuente primaria, una página oficial actual o una fuente secundaria reputable antes de que ese reclamo se convierta en copy publicada. Esta habilidad es esencial para directorios de herramientas de IA, listings de servidores MCP y resúmenes de noticias donde precisión y confiabilidad directamente afectan las decisiones de los lectores y credibilidad SEO.

Explora objetivos, restricciones, riesgos y opciones de diseño antes de comprometerse con un camino de implementación específico. Esta técnica es más valiosa cuando se enfrentan decisiones de producto o UX donde la elección equivocada es costosa de revertir: nuevas funcionalidades con valor de usuario incierto, pivotes arquitectónicos o dependencias cruzadas donde cada equipo tiene un modelo mental diferente del problema.

Prioriza la documentación oficial de OpenAI, model cards y referencias de API cuando investigas detalles de integración, capacidades de modelos o cambios de comportamiento de API. Esto evita el ruido y la staleness de posts de blogs de terceros que pueden resumir versiones de modelos más antiguas o información incompleta.