Resumen ejecutivo: la mayoría de los errores en sistemas RAG y agentes LLM no lanzan excepciones explícitas sino que se degradan o se desvían con el tiempo. A continuación se presenta una versión en español y reconstruida del tema 16 Failure Modes of RAG and LLM Agents and How to Fix Them With a Semantic Firewall adaptada a soluciones prácticas que no requieren retraining ni cambios de infraestructura significativos.
Introducción: los agentes que combinan recuperación de información y modelos de lenguaje generan valor pero también modos de fallo sutiles. Un firewall semántico es una capa de validación y control aplicada sobre las respuestas y las señales de recuperación que limita la deriva, mejora la precisión y permite medidas correctivas mínimas e inmediatas.
Lista de 16 modos de fallo y soluciones mínimas con firewall semántico
No 1 Deriva de contexto Descripción breve La respuesta se basa en contexto antiguo o irrelevante. Reproducción en una pantalla Recopilar la misma consulta tras actualizar el índice y observar respuestas antiguas. Solución mínima Añadir validación de timestamp y umbral de similitud semántica para preferir documentos recientes.
No 2 Razonamiento fuera de dominio Descripción breve El modelo inventa detalles cuando la base de conocimientos no cubre el tema. Reproducción en una pantalla Hacer una pregunta de nicho y observar la floritura. Solución mínima Incorporar un verificador de hechos externo y forzar respuesta de tipo no sé cuando la confianza es baja.
No 3 Hallazgos erróneos por recuperación ruidosa Descripción breve Documentos irrelevantes llegan al prompt. Reproducción en una pantalla Ejecutar búsqueda con consultas vagas y revisar hitos. Solución mínima Aplicar re-ranking semántico y umbral mínimo de similitud antes de incluir documentos.
No 4 Citas inventadas Descripción breve El agente genera referencias que no existen. Reproducción en una pantalla Pedir referencias concretas y comprobar inexistencia. Solución mínima Bloquear salidas con formato de cita si no se puede comprobar la fuente y pedir verificación de enlace.
No 5 Truncamiento por límites de tokens Descripción breve Respuestas cortadas y pérdida de información crítica. Reproducción en una pantalla Solicitar un informe largo y observar corte. Solución mínima Resumir o priorizar documentos antes de incluirlos y usar paginación en el firewall semántico.
No 6 Prompt injection y manipulación Descripción breve Instrucciones maliciosas se infiltran desde documentos recuperados. Reproducción en una pantalla Incluir un documento con instrucciones conflictivas y observar comportamiento. Solución mínima Sanitizar y aislar fragmentos recuperados; eliminar secciones tipo instrucciones antes de componer el prompt.
No 7 Contradicciones internas Descripción breve El agente ofrece respuestas que se contradicen entre sí. Reproducción en una pantalla Hacer preguntas sucesivas que expongan inconsistencia. Solución mínima Ejecutar un comprobador de coherencia que compare frases clave y rehacer consulta si detecta conflicto.
No 8 Pérdida de contexto conversacional Descripción breve El agente olvida datos guardados en intercambios previos. Reproducción en una pantalla Mantener diálogo largo y comprobar pérdida de referencia. Solución mínima Mantener resumen semántico del estado conversacional en el firewall y reinyectarlo con control de tamaño.
No 9 Alucinaciones numéricas Descripción breve Números fabricados o cálculos erróneos. Reproducción en una pantalla Pedir estadísticas y verificar. Solución mínima Añadir un verificador numérico independiente para operaciones aritméticas y tablas.
No 10 Dependencia de plantilla rígida Descripción breve Respuestas rígidas que no se adaptan al contexto. Reproducción en una pantalla Cambiar sutilmente el enunciado y observar salida repetitiva. Solución mínima Permitir variación controlada en prompts mediante plantillas parametrizadas y bloqueo de frases fijas de baja señal.
No 11 Filtrado insuficiente de fuentes Descripción breve Se usan fuentes de baja calidad. Reproducción en una pantalla Forzar recuperación desde todo el índice y revisar procedencia. Solución mínima Etiquetado de confianza por origen y bloqueo automático de fuentes por debajo del umbral.
No 12 Bucle de agente Descripción breve Un agente se auto-invoca repetidamente o entra en loops de tareas. Reproducción en una pantalla Diseñar tareas que dependan de resultados previos y observar repetición. Solución mínima Limitar pasos por tarea, detectar patrones de repetición y aplicar política de escape en el firewall.
No 13 Pérdida de privacidad por fuga de datos Descripción breve Información sensible filtrada en respuestas. Reproducción en una pantalla Preguntar por datos personales presentes en índice y ver exposición. Solución mínima Enmascarado automático y reglas de exclusión para términos sensibles en la capa de filtrado semántico.
No 14 Degradación por cambios en embeddings Descripción breve Embeddings recalculados producen rankings distintos. Reproducción en una pantalla Reindizar y comparar resultados para misma consulta. Solución mínima Mantener umbrales de similitud y estados de referencia; re-rankeado y alertas de drift sin necesidad de retraining.
No 15 Confusión multimodal Descripción breve Mezcla inadecuada de señales de texto y imagen. Reproducción en una pantalla Consultas que combinen imágenes y texto y revisar errores. Solución mínima Aplicar validaciones por modalidad y verificar consistencia semántica entre los vectores antes de fusionar.
No 16 Mala calibración de confianza Descripción breve Confianza reportada no refleja precisión real. Reproducción en una pantalla Comparar puntuaciones de confianza con verificación humana. Solución mínima Recalibrar umbrales con reglas heurísticas en el firewall y devolver respuestas de tipo duda o pedir verificación cuando la confianza sea baja.
Checklist para desplegar un firewall semántico minimalista
Checklist 1 establecer umbrales de similitud 2 habilitar re-ranking semántico 3 implementar verificador de hechos externo 4 bloquear citas no verificadas 5 sanitizar contenido recuperado 6 enmascarar datos sensibles 7 limitar pasos de agente y detectar loops 8 comprobador de coherencia y números 9 mantener resumen de estado conversacional 10 registrar métricas de drift 11 alertas automáticas 12 pruebas one-screen reproducibles
Mapeo rápido de síntomas a No x
Si notas respuestas que parecen antiguas o fuera de fecha corresponde a No 1
Si el sistema inventa referencias corresponde a No 4
Si obtienes datos numéricos erróneos corresponde a No 9
Si hay contradicciones internas corresponde a No 7
Si observas pérdida de privacidad corresponde a No 13
Si el rendimiento empeora tras reindexado corresponde a No 14
Cómo implementar las soluciones sin retraining ni cambios de infra
1 interceptar y filtrar inputs y outputs con una capa ligera que aplique reglas semánticas 2 usar re-ranking y comprobadores externos que se activen condicionalmente 3 imponer políticas de fallback y respuestas tipo no puedo ayudar 4 mantener umbrales y métricas que disparen pruebas one-screen 5 emplear enmascarado y validación por origen para ciberseguridad
Ejemplo one-screen repro y fix rápido
Escenario Pregunta de soporte técnico donde el agente cita un procedimiento obsoleto Repro Colocar la misma consulta con índice actualizado y ver salida Fix Aplicar regla en el firewall que favorece documentos con timestamp reciente y re-rankear. Resultado Inmediato mejora sin reentrenar ni tocar infra.
Acerca de Q2BSTUDIO
Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Diseñamos software a medida y aplicaciones a medida para empresas que necesitan integrar agentes IA, sistemas RAG y soluciones de inteligencia de negocio. Nuestro equipo implementa firewalls semánticos, agentes IA confiables, integraciones con power bi y arquitecturas seguras en la nube para que la puesta en producción sea rápida y fiable.
Por qué elegirnos
Q2BSTUDIO combina experiencia en desarrollo de software a medida, proyectos de inteligencia artificial, servicios inteligencia de negocio y ciberseguridad para ofrecer soluciones end to end. Implementamos técnicas prácticas como re-ranking, verificación de hechos, enmascarado de datos sensibles y políticas de fallback para IA para empresas sin necesidad de retrainings costosos. También ofrecemos integración con power bi y despliegues en servicios cloud aws y azure para visualización y escalado.
Conclusión y llamada a la acción
Los modos de fallo en RAG y agentes LLM suelen manifestarse como deriva y no como errores evidentes. Un firewall semántico centrado en umbrales, re-ranking y verificadores externos permite mitigar 16 modos de fallo comunes con cambios mínimos. Si quieres que Q2BSTUDIO evalúe tu sistema, cree pruebas one-screen reproducibles y despliegue un firewall semántico que mejore la fiabilidad de tus agentes IA contactanos para un diagnóstico y propuesta personalizada