Fiabilidad

​

Objetivos

• Reducir respuestas incorrectas o alucinadas.
• Evitar acciones no deseadas en Tools/APIs.
• Escalar a humano cuando sea necesario.
• Mantener trazabilidad y aprendizaje continuo.

​

Patrones recomendados

​

1) Prompts y Tools bien definidos

• Mantén un System Prompt claro: objetivo, límites, tono y cuándo decir “no sé”.
• Restringe al asistente a un conjunto cerrado de intenciones y Tools permitidas.
• Usa salidas estructuradas (JSON Schema) cuando el resultado deba validarse antes de ejecutar una acción.

​

2) Validación previa a acciones críticas

• Aplica políticas: no ejecutar pagos/cambios sensibles sin confirmación.
• Requiere doble confirmación o DTMF (en voz) para operaciones riesgosas.
• Implementa lógicas de revisión (ej. verificación humana) por monto/impacto.

​

3) Recuperación de conocimiento segura

• Usa retrieval o snippets autorizados; evita contenido ambiguo.
• Versiona tu base de conocimiento y prueba regresiones tras cambios.

​

4) Fallbacks y escalamiento

• Si la confianza es baja: pide aclaración o responde “No estoy seguro, ¿puedes reformular?”
• Configura reglas de rechazo (mejor no responder que inventar).
• Escala a humano con traspaso de contexto cuando corresponda.

​

5) Voz y telefonía

• Maneja ASR (errores de reconocimiento): confirma datos críticos (nombres, números).
• Usa DTMF para confirmar/ingresar dígitos sensibles.
• Define pausas/timeout, barge-in y política de repetición (máx. intentos antes de cerrar o escalar).

​

Señales de confianza y verificación

• Valida schemas de salidas del asistente antes de llamar Tools.
• Aplica listas blancas/regex para campos estructurados (p. ej., email, fechas, montos).
• Calcula un score de confianza (heurístico o del modelo) y usa umbrales para decidir: responder, pedir aclaración o escalar.

​

Manejo de errores de API

• 400: entrada inválida u horario fuera de servicio → informa y ofrece alternativas.
• 401: falta de credenciales → verifica tu X-API-Key (ver API reference → Keys).
• 429: límites de tasa → reintentos con backoff y límites de turnos.
• 5xx: fallback seguro + registro para investigación.
• Webhooks: firma y reintentos (ver API reference → Notifications).

​

Observabilidad y aprendizaje

• Registra eventos clave: entrada, Tools llamadas, salidas y decisiones de política.
• Etiqueta conversaciones con resultado (éxito, rechazo, escalado) para análisis.
• Reproduce casos problemáticos y mejora prompts, snippets o políticas.

​

Pruebas y evals

• Define casos dorados (happy path) y anti-patrones (edge cases).
• Automatiza regresiones al cambiar prompts, Tools o conocimiento.
• Incluye datos ruidosos: acentos, errores ortográficos, audio con ruido.

​

Configuración sugerida

• Timeouts por canal (chat/voz) y máx. turnos por sesión.
• Límites por Tool y idempotencia en tu backend.
• Políticas de horario de servicio y mensajes “no disponible”.

​

Checklists

​

Antes de producción

• System Prompt revisado, intenciones y límites claros.
• Validación de outputs (schema/regex) y confirmaciones críticas.
• Fallbacks configurados (aclaración, rechazo, mano humana).
• Tests de regresión y casos de ruido/voz.

​

En producción

• Monitorea métricas: tasa de éxito, rechazos, escalados, 4xx/5xx.
• Reentrena o ajusta prompts según hallazgos.
• Revisión periódica de Knowledge y Tools.

​

Recursos

• Autenticación por workspace: API reference → Keys.
• Chat webhook, llamadas y notificaciones: API reference → Endpoints.