Integrar Llama 3.2 en mis herramientas internas fue una de las partes mas estables de mi trabajo con IA en los ultimos meses, hasta que de repente en localhost JSON.parse empezo a romperse sin motivo aparente. La API de Ollama respondia con estado 200, los encabezados estaban correctos y la consola mostraba un JSON a simple vista impecable, pero cada intento de parseo terminaba en error.
El mensaje era demoledor y confuso a la vez: Expected , or } after property value in JSON at position 350 line 11 column 23. Con las mismas peticiones y el mismo endpoint, algunas respuestas se parseaban y otras no. Lo mas desconcertante fue descubrir que para entradas muy parecidas obtenia dos salidas con diferencias sutiles de sintaxis.
La clave estaba en el prompt. Yo le decia al modelo que respondiera con una evaluacion en JSON. Ese matiz permitia que a veces el modelo devolviera algo que pareciera JSON pero que no cumplia estrictamente con el estandar, por ejemplo comas colgantes, valores sin escapar, o texto adyacente antes o despues del objeto. En resumen, el modelo obedecia la intencion pero no garantizaba validez sintactica.
La solucion fue afinar la instruccion para obligar a una salida estrictamente estructurada. Cambie el prompt para exigir dos cosas: uno, responde solo con un JSON valido; dos, corrige cualquier problema de formato JSON antes de responder. Con ese ajuste, desaparecieron los errores de parseo y el flujo quedo estable.
Si te ocurre algo parecido, estas practicas me han funcionado de forma consistente
1 delimita el formato desde el inicio indica que la respuesta debe comenzar con { y terminar con } sin texto adicional 2 define un esquema de salida enumera explicitamente las claves esperadas y los tipos 3 aplica postprocesado defensivo extrae el primer bloque equilibrado entre llaves normaliza comas colgantes y valida antes de JSON.parse 4 añade mensajes de recuperacion si el contenido no es JSON valido devuelve un objeto con la clave error y la razon 5 considera funciones estructuradas o validacion con schema cuando este disponible
Moraleja final valida y constrine las salidas de los modelos generativos como si fueran entradas de usuario no confiables. Un pequeño matiz en el prompt puede ahorrarte horas de depuracion.
En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software que construye aplicaciones a medida y software a medida con estandares de calidad altos, integrando ia para empresas, agentes IA y flujos robustos de datos. Podemos ayudarte a definir prompts solidos, validacion de respuestas, observabilidad y despliegues productivos sobre servicios cloud aws y azure, sin descuidar ciberseguridad y cumplimiento.
Si estas creando una capa de automatizacion con IA y necesitas un backend fiable, consulta nuestro equipo de inteligencia artificial para empresas y potencia tu proyecto con pipelines de datos, evaluacion continua y mejores practicas MLOps. Y si buscas construir o modernizar tu plataforma, podemos desarrollar aplicaciones a medida y software a medida listas para escalar.
Ademas, impulsamos la toma de decisiones con servicios inteligencia de negocio y power bi, reforzamos tus sistemas con ciberseguridad y pentesting, y operamos cargas criticas con servicios cloud aws y azure. Cuanto mas predecibles y verificables sean tus salidas de IA, mas valor real obtendras en produccion.