Un widget de IA en su sitio web
El widget es donde los visitantes se encuentran con el asistente.
lo que aprenderás
- Explique: un bucle de agente acotado
- Aplique la idea en un ejemplo: un widget de IA en su sitio web
- Reconocer las limitaciones y verificar el resultado del ejercicio.
El widget es donde los visitantes se encuentran con el asistente. Combine claridad, objetivo correcto y acceso permitido.
Estos pasos se refieren a las características identificadas en el código de la aplicación. Este material no ha sido validado en una instancia en vivo; consulta la documentación y las opciones de tu versión.
Cómo funciona, paso a paso
Un bucle de agente acotado
Un agente combina un modelo con herramientas, una meta y un estado. Observa la solicitud, elige un paso, recibe un resultado y decide si continúa. Un chatbot sólo puede generar texto; un agente puede solicitar una acción externa. Las definiciones comerciales varían, así que inspeccione el control real. Defina éxito y parada: un resultado verificado, un recuento máximo de pasos, errores repetidos o un presupuesto agotado. Utilice capacidades limitadas y permisos mínimos. Autonomía útil significa libertad dentro de los límites impuestos por el software.
Comprobar el acceso antes de su uso.
Los servidores y la capa de datos deben hacer cumplir los permisos. No permita que el modelo decida si un usuario puede ver un documento. Filtre las fuentes antes de que entren en contexto, no después de generar la respuesta. Utilice credenciales de acceso mínimo, manténgalas alejadas de mensajes, capturas de pantalla y códigos del navegador, y rote las claves expuestas. Una lista de dominios permitidos de widget no reemplaza la autenticación API. La autenticación le identifica; La autorización determina las operaciones y los datos que puede utilizar. Pruebe también el acceso denegado.
Defina el éxito antes de optimizar
Preparar solicitudes representativas y respuestas o propiedades esperadas. Incluya casos comunes, ambigüedad, datos faltantes y errores de herramientas. Para RAG, mida la recuperación de evidencia por separado de la corrección de las respuestas. Recall@k mide la proporción de evidencia relevante encontrada en los primeros k resultados; precision@k mide la proporción de resultados devueltos que son relevantes. Para los agentes, también realice un seguimiento de las acciones, los permisos y las detenciones. Un LLM como juez puede acelerar la evaluación, pero necesita una calibración con respecto a los humanos. No cambie el indicador, el modelo y el índice simultáneamente si desea comprender qué mejoró los resultados.
El esquema explicativo
Siga las flechas sólidas para el flujo principal. Las flechas azules discontinuas proporcionan datos o contexto; Las flechas discontinuas de color rosa muestran comentarios o resultados devueltos. Colores y formas distinguen modelos, tiendas, decisiones y resultados. En pantallas pequeñas, desplázate horizontalmente para seguir todo el esquema.
Un ejemplo completo
En Widgets, elija agente, flujo de trabajo o RAG, personalice los colores y el saludo, consulte la vista previa y los dominios permitidos. Utilice el fragmento de integración proporcionado por la versión de su aplicación.
Pruébalo tú mismo
- Pruebe en un dominio de prueba permitido y otro denegado, luego en un dispositivo móvil.
- Registre la entrada, la fuente y el resultado esperado antes de ejecutar el experimento. Utilice únicamente los datos ficticios del ejemplo.
- Siga las etapas del diagrama. En cada paso registre qué información se recibe y se produce; No confunda el resultado intermedio con el resultado final.
- Repita después de eliminar la información necesaria o hacer que la entrada sea ambigua. Compruebe si el sistema aclara, detiene o inventa una respuesta.
- Comparar con la solución explicada. Conserve la configuración, fecha, resultado y una explicación de las diferencias. Cambie una cosa y vuelva a probar.
Una solución explicada
El widget responde en dominios permitidos con contraste, texto legible y una descripción clara de la función. Un ejercicio exitoso le permite mostrar la conexión entre los aportes, las etapas y el resultado. Cuando falta información, una respuesta cautelosa es más útil que detalles inventados. Compare más que estilo: compruebe también las condiciones, las fuentes y las operaciones.
Cuándo resulta útil y cuáles son sus límites
No coloque claves API privadas en fragmentos del navegador. Elija este enfoque cuando mejore una necesidad medida. Mantenga una línea de base simple y compare los resultados utilizando insumos idénticos. Un ejemplo exitoso no establece confiabilidad en todas las situaciones.
Comprueba lo que has aprendido
¿Más autonomía siempre da mejor resultado?
No. También aumenta el margen de error, costes y acciones innecesarias.
¿Por qué eliminar una fuente privada después de responder es demasiado tarde?
Los datos ya han entrado en el contexto del modelo y pueden divulgarse.
¿Qué resultado debería producir este ejercicio?
El widget responde en dominios permitidos con contraste, texto legible y una descripción clara de la función.
Términos que conviene recordar
- Agente: Un sistema que puede elegir pasos y utilizar herramientas para lograr un objetivo.
- Autorizar / Autorización: Comprobar el derecho de acceso a una operación o recurso.
- Regresión / Regresión: Un cambio que rompe un caso previamente correcto.
Fuentes y su próximo paso
Para preparar: U04 — Conversaciones y comentarios