Infraestructura de pruebas impulsada por los LLM para las pruebas de software
Describe componentes arquitectonicos, RAG, agentes impulsados por LLM, ajuste fino y LLMOps para operar soluciones de prueba con GenAI.
Arquitectura LLM para testing
Una infraestructura de pruebas con LLM combina interfaz, orquestacion, modelo, fuentes de datos, controles y posprocesamiento.
- Separa datos, prompts, ejecucion y evaluacion.
- Controla permisos y trazabilidad.
- Mide calidad, latencia, coste y seguridad.
RAG y agentes
RAG recupera informacion relevante antes de generar una respuesta; los agentes y asistentes orientados a objetivos pueden planificar, usar herramientas y automatizar tareas de prueba.
- RAG reduce respuestas descontextualizadas.
- Los agentes necesitan objetivos, permisos, limites y supervision.
- La automatizacion debe dejar evidencia revisable.
Ajuste fino y LLMOps
El ajuste fino adapta un modelo a tareas especificas; LLMOps gestiona ciclo de vida, despliegue, versionado, evaluacion y monitoreo.
- Evita ajustar fino si basta RAG o prompting.
- Versiona datos, prompts y modelos.
- Define rollback y monitoreo continuo.
Términos clave
Objetivos de aprendizaje
- GenAI-4.1.1 · K2Explicar componentes de infraestructura LLM para testing
Describe interfaz, orquestacion, modelo, fuentes, controles, almacenamiento, evaluacion y monitoreo.
- GenAI-4.1.2 · K2Resumir generacion aumentada por recuperacion
Explica recuperar informacion relevante y usarla para producir respuestas contextualizadas.
- GenAI-4.1.3 · K2Explicar agentes LLM en automatizacion de pruebas
Un asistente o agente orientado a objetivos puede planificar pasos, usar herramientas y ejecutar subtareas bajo limites.
- GenAI-4.2.1 · K2Explicar ajuste fino para tareas de prueba
Diferencia ajuste fino de prompting y RAG, y cuando podria aportar valor.
- GenAI-4.2.2 · K2Explicar LLMOps para implementar y gestionar LLM
Incluye versionado, despliegue, evaluacion, monitoreo, seguridad, observabilidad y mejora continua.
Errores frecuentes
- Usar GenAI sin revision humana ni trazabilidad.
- Confundir una respuesta convincente con evidencia suficiente.
- Ignorar privacidad, seguridad, coste o cumplimiento por enfocarse solo en velocidad.
Ejemplos aplicados
- Ejemplo de estudio: aplica Infraestructura de pruebas impulsada por los LLM para las pruebas de software a una historia de usuario real y registra prompt, salida, revision y decision.
- Ejemplo profesional: compara una tarea hecha manualmente contra una apoyada por GenAI y mide calidad, cobertura, coste y riesgo.