Un ingeniero explica cómo diseñar un ETL con LLM y localizar sus fallos: la causa principal estuvo en la entrada
Útil para
El autor describe un pipeline que convierte manuales internos en una base de conocimiento para búsqueda con IA: trocea los documentos, genera artículos con un LLM y los indexa. Propone que la extracción la haga código, que puede verificarse por completo, y que solo la redacción quede en manos del modelo. Concluye que la mayoría de los defectos de generación venían de los documentos de entrada, no del modelo ni del prompt.
Qué significa
Para quien integre un LLM en un pipeline de datos, separar lo verificable por código de lo generativo permite localizar los errores y medir la calidad de cada etapa.
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