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Bloque temático
Arquitectura, integración, experiencia de usuario, evaluación, seguridad y ciclo de vida de aplicaciones que incorporan modelos, agentes o capacidades generativas.
Model provider abstraction
Interfaz común que desacopla la aplicación de un proveedor concreto.
Ver definición completa →AI retry action
Control que permite repetir una generación fallida o insatisfactoria.
Ver definición completa →Application model upgrade
Cambio controlado de la versión de modelo utilizada por una aplicación.
Ver definición completa →Model provider adapter
Implementación que traduce una interfaz común al SDK o API de un proveedor.
Ver definición completa →AI agent
Sistema de IA que decide y ejecuta pasos para alcanzar un objetivo en un entorno.
Ver definición completa →AI session store
Sistema persistente o temporal que conserva el estado de sesiones.
Ver definición completa →AI application
Aplicación de software que incorpora modelos o servicios de inteligencia artificial para ofrecer una función.
Ver definición completa →AI-native application
Aplicación cuyo flujo principal depende estructuralmente de capacidades de inteligencia artificial.
Ver definición completa →Evaluation harness
Software que carga tareas, ejecuta modelos y calcula resultados de manera estandarizada.
Ver definición completa →Event-driven AI architecture
Arquitectura que activa procesos de IA mediante eventos y colas.
Ver definición completa →Application assistant
Componente conversacional orientado a funciones específicas de una aplicación.
Ver definición completa →Embedded assistant
Asistente integrado dentro de una aplicación o flujo concreto.
Ver definición completa →AI backend
Capa de servidor que gestiona modelos, contexto, herramientas, seguridad y persistencia.
Ver definición completa →AI experiment flag
Bandera utilizada para asignar usuarios a variantes de una función de IA.
Ver definición completa →Feature flag
Control que activa o desactiva una función sin desplegar de nuevo el código.
Ver definición completa →Human feedback loop
Ciclo que captura valoración humana y la utiliza para mejorar el sistema.
Ver definición completa →RAG pipeline
Secuencia de ingestión, recuperación, ensamblado de contexto y generación aumentada.
Ver definición completa →Application memory layer
Componente que conserva y recupera información entre interacciones.
Ver definición completa →AI orchestration layer
Capa que coordina modelos, herramientas, agentes, memoria y reglas de flujo.
Ver definición completa →Retrieval layer
Componente que localiza información relevante para una solicitud.
Ver definición completa →Interactive citation
Referencia seleccionable que conecta una afirmación con su fuente.
Ver definición completa →Model client
Componente que prepara y envía solicitudes a un servicio de modelos.
Ver definición completa →AI backward compatibility
Capacidad de mantener contratos y comportamientos esperados tras una actualización.
Ver definición completa →Tool permission check
Validación de que el usuario y el agente pueden ejecutar una herramienta.
Ver definición completa →System prompt configuration
Configuración que define instrucciones persistentes del comportamiento del modelo.
Ver definición completa →Application golden set
Conjunto revisado de ejemplos y resultados esperados utilizado como referencia.
Ver definición completa →User consent for AI
Autorización informada del usuario cuando el tratamiento o la experiencia lo requiere.
Ver definición completa →Context builder
Componente que selecciona y ensambla información para una llamada al modelo.
Ver definición completa →AI feedback control
Elemento de interfaz para registrar valoración o correcciones del usuario.
Ver definición completa →Application copilot
Asistente contextual que ayuda al usuario dentro de una aplicación sin sustituir su control.
Ver definición completa →Streaming cursor
Indicador visual de que una respuesta sigue recibiéndose.
Ver definición completa →Application evaluation dataset
Conjunto de casos representativos utilizado para evaluar comportamiento de la aplicación.
Ver definición completa →Human handoff
Transferencia de una interacción desde la IA a una persona.
Ver definición completa →AI canary deployment
Exposición gradual de una nueva versión a una fracción limitada del tráfico.
Ver definición completa →Inference endpoint
Dirección de servicio utilizada para solicitar predicciones o generaciones.
Ver definición completa →Response schema
Estructura formal esperada para la salida de un modelo.
Ver definición completa →Conversation state
Información necesaria para continuar coherentemente una conversación entre turnos.
Ver definición completa →Generation state
Estado visual que indica preparación, generación, uso de herramientas o finalización.
Ver definición completa →AI session state
Datos temporales asociados a una sesión de usuario o agente.
Ver definición completa →Multi-provider strategy
Diseño que permite utilizar varios proveedores o modelos según requisitos.
Ver definición completa →Application regression evaluation
Evaluación que detecta degradaciones tras cambios de prompt, modelo o código.
Ver definición completa →Model fallback
Modelo alternativo utilizado cuando el principal falla o no está disponible.
Ver definición completa →Binary response feedback
Valoración positiva o negativa de una respuesta.
Ver definición completa →Human correction workflow
Proceso que permite corregir y reutilizar una salida de IA.
Ver definición completa →Conversational frontend
Interfaz de usuario organizada alrededor de intercambios conversacionales.
Ver definición completa →Serverless AI function
Función ejecutada bajo demanda que integra una capacidad de IA.
Ver definición completa →AI-enabled feature
Función de un producto existente que utiliza IA sin convertir toda la aplicación en nativa de IA.
Ver definición completa →Prompt management
Proceso de almacenar, versionar, probar y desplegar prompts.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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