Cómo construir una app de IA con una experiencia de chat basada en un LLM

Empieza por el caso de uso y las métricas de éxito

Antes de escoger un modelo o diseñar una interfaz de chatbot, especifica para qué sirve la experiencia de chat. “Agregar un chat LLM” no es un caso de uso: los usuarios no quieren chat por sí mismo, quieren resultados: respuestas, acciones completadas y menos intercambios innecesarios.

Aclara el problema del usuario

Redacta una frase que describa el problema desde el punto de vista del usuario. Por ejemplo: “Necesito respuestas rápidas y precisas sobre nuestra política de devoluciones sin tener que abrir cinco pestañas”, o “Quiero crear un ticket de soporte con los detalles correctos en menos de un minuto”.

Una comprobación útil: si quitas la palabra “chat” de la frase y todavía tiene sentido, estás describiendo una necesidad real del usuario.

Elige 3–5 tareas principales (ignora el resto por ahora)

Mantén la primera versión enfocada. Escoge un conjunto pequeño de tareas que tu asistente debe manejar de principio a fin, tales como:

• Responder preguntas frecuentes basadas en tu documentación oficial
• Resumir el problema de un usuario y redactar una respuesta de soporte
• Crear o actualizar un elemento en tu sistema (ticket, pedido, registro CRM)
• Guiar a un usuario a través de un flujo (reembolso, incorporación, resolución de problemas)

Cada tarea debe tener un estado de “completado” claro. Si el asistente no puede finalizar la tarea de manera fiable, parecerá una demo en lugar de una app de IA.

Define métricas de éxito que puedas medir

Decide cómo sabrás si el asistente funciona. Usa una mezcla de métricas de negocio y de calidad:

• Tiempo ahorrado: tiempo medio para completar la tarea frente a la línea base
• Tasa de resolución: % de conversaciones que terminan con el objetivo del usuario alcanzado
• Tasa de escalado: con qué frecuencia los usuarios necesitan todavía a un humano
• CSAT o pulgar arriba/abajo: retroalimentación simple de usuario tras interacciones clave
• Revisiones de calidad: conversaciones muestreadas revisadas según una rúbrica

Elige un objetivo inicial para cada métrica. Incluso metas aproximadas facilitan las decisiones de producto.

Enumera las restricciones desde el principio (para no rediseñar después)

Anota los límites que marcarán todo lo demás:

• Latencia: qué tiempo de respuesta es aceptable en tu producto
• Presupuesto: coste por conversación o por usuario activo
• Privacidad y cumplimiento: qué datos puede ver, almacenar o registrar el modelo
• Idiomas y tono soportados: cómo debe sonar “bien” para tu audiencia

Con un caso de uso claro, una lista pequeña de tareas, métricas medibles y restricciones definidas, el resto de la construcción del chat LLM se convierte en una serie de compensaciones prácticas, no en conjeturas.

Elige tu LLM: API alojada vs autohospedado

Elegir el modelo adecuado tiene menos que ver con la moda y más con el encaje: calidad, velocidad, coste y esfuerzo operativo. Tu elección dará forma a todo, desde la experiencia de usuario hasta el mantenimiento continuo.

APIs alojadas (modelos gestionados)

Los proveedores alojados te permiten integrar rápido: envías texto y recibes texto, y ellos gestionan el escalado, las actualizaciones y el hardware. Normalmente es el mejor punto de partida para desarrollo de apps de IA porque puedes iterar en la experiencia de chat LLM sin convertirte también en un equipo de infraestructura.

Compensaciones: el precio puede ser mayor a escala, las opciones de residencia de datos pueden ser limitadas y dependes del tiempo de actividad y las políticas de un tercero.

Modelos autohospedados / open

Ejecutar un modelo abierto por tu cuenta da más control sobre el manejo de datos, la personalización y potencialmente costos marginales más bajos en alto volumen. También es útil si necesitas despliegue on-prem o gobernanza estricta.

Compensaciones: tú te encargas de todo—servir el modelo, capacidad GPU, monitorización, actualizaciones y respuesta a incidentes. La latencia puede ser excelente si está desplegado cerca de los usuarios, o peor si tu stack no está afinado.

Ventana de contexto: ajústala a las conversaciones reales

No compres más contexto del necesario. Estima la longitud típica de los mensajes y cuánto historial o contenido recuperado incluirás. Ventanas de contexto más largas pueden mejorar la continuidad, pero suelen aumentar coste y latencia. Para muchos flujos de chat, una ventana más pequeña junto con buen retrieval (cubierto más adelante) es más eficiente que meter transcripciones completas.

Equilibrar coste, latencia y calidad

Para una UI de chatbot, la latencia es una característica: los usuarios notan los retrasos de inmediato. Considera un modelo de mayor calidad para solicitudes complejas y un modelo más rápido/barato para tareas rutinarias (resúmenes, reescritura, clasificación).

Planifica modelos de backup desde el día uno

Diseña una estrategia simple de enrutamiento: un modelo primario y uno o dos de respaldo para caídas, límites de tasa o control de costes. En la práctica, esto puede significar “intenta con el primario y luego degrada”, manteniendo el formato de salida consistente para que el resto de la app no se rompa.

Diseña una arquitectura simple y escalable

Una experiencia de chat puede sentirse “simple” en la superficie, pero la app detrás necesita límites claros. El objetivo es facilitar el cambio de modelos, añadir herramientas y endurecer controles de seguridad sin reescribir la UI.

Divide el sistema en tres capas claras

1) UI de chat (capa cliente)

Mantén el frontend centrado en los patrones de interacción: respuestas en streaming, reintento de mensajes y mostrar citas o resultados de herramientas. Evita colocar lógica del modelo aquí para que puedas desplegar cambios de UI independientemente.

2) Servicio de IA (capa API)

Crea un servicio backend dedicado que la UI llame para /chat, /messages y /feedback. Este servicio debe encargarse de autenticación, límites de tasa y moldeado de peticiones (system prompts, reglas de formato). Trátalo como el contrato estable entre tu producto y el modelo que uses.

3) Capa de orquestación (dentro del servicio de IA o como servicio separado)

Aquí es donde la “inteligencia” se vuelve mantenible: llamadas a herramientas/funciones, retrieval (RAG), comprobaciones de políticas y validación de salida. Mantener la orquestación modular te permite añadir capacidades—búsqueda, creación de tickets, actualizaciones CRM—sin enredar todo con el texto del prompt.

Si quieres moverte más rápido en la capa de producto (UI + backend + despliegues) mientras iteras en prompts, herramientas y RAG, una plataforma low-code como Koder.ai puede ayudar a generar y evolucionar una app full-stack desde el chat—luego exportar el código fuente cuando estés listo para tomar control total.

Persiste lo correcto (no solo mensajes)

Almacena conversaciones, pero también perfiles de usuario (preferencias, permisos) y eventos (llamadas a herramientas, consultas RAG, modelo usado, latencia). Los datos de eventos son lo que hace posible depurar y evaluar más adelante.

Construye observabilidad desde el día uno

Registra metadatos estructurados (no texto sensible en bruto), captura métricas (latencia, uso de tokens, tasas de error de herramientas) y añade trazabilidad UI → API → herramientas. Cuando algo falle, querrás saber: qué paso falló, para qué usuario y por qué—sin adivinanzas.

Crea estándares de prompts y salidas

Tu experiencia de chat solo se sentirá “inteligente” si también es coherente. Los estándares de prompt y salida son el contrato entre tu producto y el modelo: qué puede hacer, cómo debe hablar y qué formato debe tener la respuesta para que tu app la use con fiabilidad.

Define instrucciones de sistema claras

Comienza con un mensaje de sistema que establezca el rol, alcance y tono del asistente. Sé específico:

• Rol: “Eres un asistente de soporte para Acme Billing.”
• Alcance: “Responde solo sobre facturas, pagos y planes. Si te preguntan sobre temas no relacionados, redirige.”
• Tono: “Amable, conciso, no supongas; pide preguntas aclaratorias cuando sea necesario.”

Evita meterlo todo en el mensaje de sistema. Coloca políticas y comportamientos estables allí; el contenido variable (como datos del usuario o contexto recuperado) ponlo en otro lugar.

Prefiere salidas estructuradas para acciones de la app

Cuando la UI necesita renderizar un resultado (tarjetas, tablas, etiquetas de estado), el lenguaje natural se vuelve frágil. Usa salidas estructuradas—idealmente un esquema JSON—para que tu app pueda parsearlas de forma determinista.

Ejemplo: exige una respuesta con la forma { "answer": string, "next_steps": string[], "citations": {"title": string, "url": string}[] }. Aunque al principio no valides estrictamente, tener un esquema objetivo reduce sorpresas.

Añade guardarraíles: comportamiento de rechazo y redirección

Escribe reglas explícitas sobre lo que el asistente debe rechazar, lo que debe confirmar y lo que puede sugerir. Incluye valores por defecto seguros:

• Si faltan datos clave, haz una pregunta aclaratoria.
• Si se solicita información sensible o peticiones no permitidas, rechaza y ofrece una alternativa segura.
• Si no está seguro, dilo y propone un paso de verificación.

Crea una plantilla de prompt con ranuras

Usa una plantilla repetible para que cada petición tenga la misma estructura:

• System: instrucciones y políticas
• User: el mensaje del usuario
• Context: hechos relevantes (solo lo necesario)
• Tools: acciones disponibles + restricciones

Esta separación hace que los prompts sean más fáciles de depurar, evaluar y evolucionar sin romper el comportamiento del producto.

Añade herramientas e invocación de funciones para acciones reales

Un chat es verdaderamente útil cuando puede hacer cosas: crear un ticket, consultar un pedido, programar una reunión o redactar un correo. La clave es dejar que el modelo proponga acciones, pero mantener el backend a cargo de lo que realmente se ejecuta.

Decide qué puede activar la IA

Comienza con una lista cerrada y explícita de acciones que tu app puede permitir de forma segura, como:

• Buscar en conocimiento interno (solo lectura)
• Recuperar estado de cuenta o pedido (solo lectura, con alcance)
• Crear un ticket de soporte o nota CRM
• Redactar contenido para revisión (email, anuncio, checklist)
• Programar o reprogramar eventos (con restricciones)
• Iniciar una solicitud de reembolso/crédito (nunca auto-aprobar)

Si una acción cambia dinero, acceso o visibilidad de datos, trátala por defecto como “de riesgo”.

Usa llamadas a funciones para operaciones fiables

En lugar de pedir al modelo que “escriba una solicitud API”, expón un conjunto pequeño de herramientas (funciones) como get_order_status(order_id) o create_ticket(subject, details). El modelo elige una herramienta y argumentos estructurados; tu servidor la ejecuta y devuelve los resultados para continuar la conversación.

Esto reduce errores, hace el comportamiento más predecible y crea registros de auditoría claros de lo que se intentó.

Valida y autoriza en el servidor

Nunca confíes directamente en los argumentos de la herramienta. En cada llamada:

• Valida entradas (tipos, formatos, campos requeridos, rangos)
• Aplica permisos (quién puede acceder a qué, para qué cliente/inquilino)
• Impón límites de tasa e idempotencia (evita acciones duplicadas)

El modelo debe sugerir; tu backend debe verificar.

Añade confirmaciones para acciones riesgosas

Para cualquier paso irreversible o de alto impacto, añade una confirmación amigable: un resumen corto de lo que ocurrirá, qué datos se verán afectados y una opción clara “Confirmar / Cancelar”. Por ejemplo: “Estoy a punto de solicitar un crédito de $50 para el Pedido #1842. ¿Confirmas?”

Conecta tus datos con retrieval (RAG)

Si tu chat necesita responder preguntas sobre tu producto, políticas o historial de clientes, no intentes “inyectar” todo ese conocimiento en los prompts ni confiar en el entrenamiento general del modelo. Retrieval-Augmented Generation (RAG) permite que la app recupere los fragmentos más relevantes de tu contenido en tiempo de ejecución y que el LLM responda usando ese contexto.

Decide qué recuperar vs. qué codificar

Una división práctica es:

• Codifica reglas y comportamientos estables: tono, reglas de rechazo, formato y hechos “siempre verdaderos” (por ejemplo, horario de soporte).
• Recupera contenido que cambia o es demasiado grande para los prompts: documentación, wikis internos, notas de lanzamiento, tablas de precios, contratos y FAQs.

Esto mantiene los prompts simples y reduce el riesgo de que el asistente suene seguro pero esté equivocado.

Prepara documentos para un retrieval de alta calidad

La calidad de RAG depende mucho del preprocesado:

• Texto limpio: elimina navegación, banners de cookies, pies de página repetidos y OCR defectuoso.
• Chunking: divide el contenido en piezas pequeñas y significativas (a menudo unos pocos párrafos). Fragmentos demasiado grandes diluyen la relevancia; demasiado pequeños pierden contexto.
• Metadatos: guarda campos como URL/ruta de origen, área de producto, versión/fecha, audiencia y nivel de acceso. Los metadatos permiten filtrar (por ejemplo, “solo recuperar docs de v2”).

Elige embeddings y un almacén vectorial

Generarás embeddings para cada chunk y los almacenarás en una base de datos vectorial (o un motor de búsqueda con vector store). Elige un modelo de embeddings que encaje con tus idiomas y dominio. Luego selecciona un enfoque de almacenamiento que se adapte a tu escala y restricciones:

• Empieza simple con un vector store gestionado.
• Pasa a autohospedado si necesitas control estricto sobre datos o ajuste de rendimiento.

Diseña citas en las que los usuarios puedan confiar

Las respuestas RAG son más creíbles cuando los usuarios pueden verificarlas. Devuelve citas junto con la respuesta: muestra el título del documento y un extracto corto, y enlaza a la fuente usando rutas relativas (por ejemplo, /docs/refunds). Si no puedes enlazar (docs privadas), muestra una etiqueta de origen clara (“Política: Reembolsos v3, actualizada 2025-09-01”).

Bien hecho, RAG convierte tu chat LLM en un asistente fundamentado: útil, actual y más fácil de auditar.

Memoria de la conversación y personalización

La memoria es lo que hace que un chat LLM parezca una relación continua en lugar de una sesión de preguntas y respuestas. También es uno de los lugares más fáciles para aumentar coste o almacenar datos que no deberías. Empieza simple y elige una estrategia que encaje con tu caso de uso.

Elige una estrategia de memoria

La mayoría de apps encaja en uno de estos patrones:

• Sin memoria: cada mensaje se trata de forma independiente. Mejor para temas sensibles o tareas puntuales.
• Memoria a corto plazo (sesión): conserva los turnos recientes (o un resumen acumulado) durante un chat activo. Excelente por defecto para asistentes y flujos de soporte.
• Perfil a largo plazo: almacena preferencias estables (tono, zona horaria, plan, “llámame Alex”). Útil para personalización, pero requiere controles más fuertes.

Un enfoque práctico es resumen a corto plazo + perfil a largo plazo opcional: el modelo mantiene contexto sin arrastrar la transcripción completa por todas partes.

Almacena solo lo necesario (evita datos sensibles por defecto)

Sé explícito sobre lo que persistes. No guardes transcripciones en bruto “por si acaso.” Prefiere campos estructurados (por ejemplo, idioma preferido) y evita recopilar credenciales, información sanitaria, datos de pago o cualquier cosa que no puedas justificar.

Si almacenas memoria, sepárala de los logs operativos y define reglas de retención.

Resume turnos antiguos para reducir costes de tokens

A medida que crecen los chats, el uso de tokens (y la latencia) aumenta. Resume mensajes antiguos en una nota compacta como:

• objetivo del usuario
• decisiones tomadas
• restricciones y preferencias
• preguntas pendientes

Entonces conserva solo los últimos turnos más el resumen.

Da control a los usuarios

Añade controles claros en la UI:

• Borrar chat (termina la memoria de sesión)
• Eliminar historial (borra datos almacenados)
• Exportar datos (genera confianza y ayuda a soporte)

Estas pequeñas funciones mejoran mucho la seguridad, el cumplimiento y la confianza del usuario.

Construye la UI de chat y patrones de interacción

Una buena experiencia de chat LLM es, en gran parte, UX. Si la interfaz es confusa o lenta, los usuarios no confiarán en las respuestas—aunque el modelo acierte.

UI de chat básica: deja las cosas claras

Empieza con un diseño simple: caja de entrada clara, botón de enviar visible y mensajes fáciles de escanear.

Incluye estados de mensaje para que los usuarios sepan siempre qué ocurre:

• Enviando… (el mensaje va en camino)
• Transmitiendo… (el asistente está escribiendo)
• Listo (respuesta final)
• Error (necesita reintento)

Añade marcas de tiempo (al menos por grupo de mensajes) y separadores sutiles para conversaciones largas. Esto ayuda a los usuarios a volver más tarde y entender qué cambió.

Respuestas en streaming: velocidad que se percibe

Aunque el tiempo total de generación sea el mismo, transmitir tokens hace que la app se sienta más rápida. Muestra un indicador de escritura inmediatamente y transmite la respuesta a medida que llega. Si también ofreces “Detener generación”, los usuarios se sienten en control—especialmente cuando la respuesta se va por otro rumbo.

Patrones útiles: guía sin estorbar

Muchos usuarios no saben qué pedir. Algunos asistentes ligeros pueden aumentar las sesiones exitosas:

• Prompts sugeridos bajo la entrada (por ejemplo, “Resumir esto”, “Redactar una respuesta”, “Encontrar acciones pendientes”)
• Acciones rápidas en mensajes (Copiar, Regenerar, Más corto, Más detalle)
• Carga de archivos cuando el caso de uso se beneficia de documentos—muestra progreso de subida y confirma lo recibido (nombre de archivo, tamaño, páginas)

Manejo de errores: elegante, no alarmante

Diseña para fallos desde el principio: caídas de red, límites de tasa y errores de herramientas ocurrirán.

Usa mensajes amigables y específicos (“Conexión perdida. ¿Reintentar?”), ofrece reintento con un clic y conserva el borrador del usuario. Para peticiones largas establece timeouts claros y luego proporciona un estado “Intentar de nuevo” con opciones: reintentar, editar el prompt o iniciar un nuevo hilo.

Seguridad, protección y controles de política

Si tu app puede chatear, también puede ser engañada, sobrecargada o mal utilizada. Trata la seguridad y la protección como requisitos de producto, no como algo “agradable de tener”. El objetivo es simple: prevenir salidas dañinas, proteger datos de usuarios y empresa, y mantener el sistema estable frente al abuso.

Controles de política para peticiones riesgosas

Define qué debe rechazar tu app, qué puede responder con restricciones y qué requiere derivación a humano. Categorías comunes: autolesiones, asesoría médica/legal/financiera, odio/hostigamiento, contenido sexual (especialmente con menores) y solicitudes para generar malware o evadir seguridad.

Implementa un paso ligero de moderación antes (y a veces después) de la generación. Para temas sensibles, cambia a un modo de respuesta más seguro: proporciona información de alto nivel, anima a buscar ayuda profesional y evita instrucciones paso a paso.

Reduce inyección de prompts y filtrado de datos

Asume que los documentos recuperados y los mensajes de usuarios pueden contener instrucciones maliciosas. Mantén una separación estricta entre:

• Instrucciones de sistema (tus reglas innegociables)
• Salida de herramientas / contenido recuperado (tratado como evidencia no confiable)
• Solicitudes del usuario

En la práctica: etiqueta claramente los pasajes recuperados como texto de referencia, nunca los mezcles en la capa de instrucciones y permite que el modelo los use solo como evidencia para responder. Además, redacciona secretos de los logs y nunca pongas claves API en los prompts.

Prevención de abuso: autenticación, límites y monitorización

Requiere autenticación para todo lo que toque datos privados o recursos de pago. Añade límites de tasa por usuario/IP, detección de anomalías para patrones de scraping y topes duros en llamadas a herramientas para evitar costes desbocados.

Informe de usuarios y escalado humano

Añade un botón visible “Reportar respuesta” en la UI de chat. Envía los reportes a una cola de revisión, adjunta contexto de la conversación (con PII minimizada) y proporciona una vía de escalado a un operador humano para casos de alto riesgo o violaciones repetidas de política.

Prueba y evalúa antes de lanzar

No puedes confiar en una inspección visual para saber si una experiencia de chat LLM aguantará cuando lleguen usuarios reales. Antes del lanzamiento, trata la evaluación como una puerta de calidad de producto: define qué significa “bueno”, mídelo repetidamente y bloquea releases que retrocedan.

Construye un conjunto de pruebas realista

Empieza creando un conjunto pequeño pero representativo de conversaciones. Incluye rutas felices típicas, mensajes desordenados de usuarios, solicitudes ambiguas y casos límite (funciones no soportadas, datos faltantes, prompts que violan política). Añade resultados esperados para cada caso: la respuesta ideal, qué fuentes deberían citarse (si usas RAG) y cuándo el asistente debe rechazar.

Mide calidad con señales claras

Sigue unas pocas métricas núcleo que se correspondan con la confianza del usuario:

• Exactitud: ¿responde correctamente para el escenario?
• Fundamentación: ¿las afirmaciones están respaldadas por tus datos recuperados o está adivinando?
• Corrección de rechazo: cuando una petición debe ser declinada, ¿lo hace de forma clara y segura—sin ser excesivamente restrictivo?

Incluso una rúbrica simple de revisor (puntuación 1–5 + un “por qué” corto) superará al feedback informal.

Valida llamadas a herramientas de extremo a extremo

Si tu bot realiza acciones, prueba las llamadas a herramientas tan cuidadosamente como endpoints API:

• Verifica que envía parámetros correctos (tipos, campos requeridos, unidades).
• Ejercita reintentos y fallos parciales.
• Asegura idempotencia para que llamadas repetidas no dupliquen pedidos, tickets o mensajes.

Registra entradas/salidas de herramientas de modo que puedas auditar después.

Ejecuta experimentos controlados

Usa tests A/B para cambios de prompt y UI en vez de lanzar hipótesis. Compara variantes en tu conjunto de pruebas fijo primero y luego (si es seguro) en producción con una fracción de tráfico. Vincula resultados a métricas de negocio (completitud de tarea, tiempo hasta resolución, tasa de escalado), no solo a “suena mejor”.

Gestiona coste, latencia y fiabilidad

Una experiencia de chat puede sentirse “barata” durante un prototipo y luego sorprender en producción—con una factura alta, respuestas lentas o fallos intermitentes. Trata coste, velocidad y disponibilidad como requisitos de producto, no como extras.

Predice y controla el gasto

Empieza estimando el uso de tokens por chat: longitud media del mensaje del usuario, cuánto contexto envías, longitud típica de salida y con qué frecuencia llamas herramientas o retrieval. Multiplica por chats diarios esperados para obtener una base, luego configura alertas de presupuesto y límites duros para que una integración descontrolada no agote tu cuenta.

Un truco práctico es limitar primero las partes más caras:

• Tamaño máximo de contexto (no siempre envíes la transcripción completa)
• Longitud máxima de respuesta (los usuarios suelen preferir respuestas concisas)
• Máximo de llamadas a herramientas por turno (evita bucles y spam de herramientas)

Reduce latencia sin sacrificar calidad

La mayoría de la latencia viene de (1) tiempo del modelo y (2) espera de herramientas/fuentes de datos. A menudo puedes recortar ambos:

• Aplica caché para preguntas comunes (p. ej., “precios”, “restablecer contraseña”) y resultados de retrieval repetidos. La caché debe usar una clave basada en intención normalizada + segmento de usuario relevante, no solo texto crudo.
• Paraleliza lo que puedas: ejecuta retrieval y comprobaciones ligeras a la vez y luego compón la respuesta final.
• Mantén los prompts concisos. Instrucciones extra y largos historiales aumentan tokens y tiempo de respuesta.

Usa enrutamiento de modelos

No todos los mensajes necesitan tu modelo más grande. Usa reglas de enrutamiento (o un pequeño clasificador) para que un modelo más pequeño y barato gestione tareas directas (FAQs, formateo, extracción simple) y un modelo más grande se encargue de razonamiento complejo, planificación multietapa o conversaciones sensibles. Esto suele mejorar coste y velocidad.

Diseña fiabilidad como un servicio real

Los LLMs y las llamadas a herramientas fallarán a veces. Planea para ello:

• Timeouts y reintentos con backoff para llamadas a herramientas
• Fallbacks (modelo alternativo, respuesta más simple o UX “inténtalo de nuevo”)
• Interruptores de circuito cuando una dependencia es inestable
• Respuestas parciales claras (“No pude acceder a tu calendario—¿quieres que lo intente otra vez?”)

Bien hecho, los usuarios perciben un asistente rápido y estable—y tú obtienes costes previsibles que puedes escalar.

Despliega, monitoriza y mejora con el tiempo

Lanzar tu experiencia de chat LLM es el comienzo del trabajo real. Cuando los usuarios la usen a escala, descubrirás nuevos modos de fallo, nuevos costes y oportunidades para que el asistente parezca más inteligente afinando prompts y mejorando el contenido de retrieval.

Monitoriza lo que sienten los usuarios (y lo que falla)

Configura monitorización que conecte señales técnicas con la experiencia de usuario. Como mínimo, mide latencia (p50/p95), tasas de error y categorías de fallos distintas: timeouts del modelo, fallos de llamadas a funciones, misses de retrieval y problemas de entrega en la UI.

Un patrón útil es emitir un evento estructurado por mensaje con campos como: nombre/versión del modelo, conteos de tokens, llamadas a herramientas (nombre + estado), estadísticas de retrieval (docs devueltos, puntuaciones) y resultado visible para el usuario (éxito/abandono/escalado).

Registra prompts y salidas de forma segura

Querrás ejemplos para depurar y mejorar—pero guárdalos responsablemente. Registra prompts y salidas del modelo con redacción automática de campos sensibles (emails, teléfonos, direcciones, datos de pago, tokens de acceso). Mantén el acceso al texto en bruto limitado, temporal y auditado.

Si necesitas reproducir conversaciones para evaluación, guarda una transcripción saneada y un blob cifrado separado para contenido sensible, de modo que la mayoría de los flujos nunca toquen los datos en bruto.

Crea un bucle de retroalimentación estrecho

Añade un control ligero de feedback en la UI (pulgar arriba/abajo + comentario opcional). Envía el feedback negativo a una cola de revisión con:

• la transcripción saneada
• los pasajes recuperados (si usas RAG)
• trazas de llamadas a herramientas y errores

Y actúa: ajusta instrucciones de prompt, añade conocimiento faltante a las fuentes de retrieval y crea tests focalizados para que el mismo problema no se regenere en silencio.

Comunica cambios: hoja de ruta y expectativas

El comportamiento de los LLM evoluciona. Publica una hoja de ruta clara para que los usuarios sepan qué mejorará próximamente (precisión, acciones soportadas, idiomas, integraciones). Si las funciones varían por plan—como mayores límites de tasa, historial más largo o modelos premium—remite a los usuarios a /pricing para detalles y deja esos límites explícitos dentro de la UI del producto.

Si tu objetivo es lanzar rápido mientras mantienes la opción de “graduarte” a un stack totalmente personalizado más adelante, considera construir una versión inicial en Koder.ai (con exportación de código fuente y snapshots/rollback), y luego endurecerla con tus prácticas de evaluación, seguridad y observabilidad a medida que crece el uso.