osFoundry / Platform
Etapas del pipeline
Define y versiona cada etapa de tu pipeline de IA: recuperar, rerank, generar, post-procesar.
Qué es
Las etapas de pipeline son la parte de osFoundry Studio donde divides un flujo de trabajo de IA en pasos ordenados y con nombre, en lugar de un único prompt opaco. Un pipeline aumentado por recuperación suele ejecutar recuperar → reordenar → generar → posprocesar, y aquí cada uno de esos pasos se convierte en una etapa distinta que puedes configurar, inspeccionar y cambiar por separado. Recuperar extrae contexto candidato de tu conocimiento y tus datos; reordenar lo reduce a lo que de verdad importa; generar llama a un modelo; y posprocesar limpia, valida o reestructura la salida antes de que abandone el pipeline. Como los pasos son explícitos, ves con exactitud de dónde salió una respuesta y qué etapa corregir cuando algo está mal.
Dentro de osFoundry, cada etapa se define en Studio y se ejecuta a través de la misma capa de modelos BYOK que el resto del espacio de trabajo, de modo que eliges el modelo por etapa: un modelo local pequeño para reordenar, un modelo en la nube para generar, lo que encaje, y pagas directamente a tu proveedor sin recargo de intermediarios. Las etapas se versionan: cuando cambias el prompt, el modelo o los parámetros de una etapa, la definición anterior se conserva, así que puedes comparar versiones, revertir una regresión y saber qué configuración produjo un resultado dado. Al ser un espacio de trabajo de escritorio con enfoque local, las definiciones de tu pipeline y los datos que tocan pueden quedarse en tu dispositivo en lugar de pasar por un servicio alojado.
Esto importa porque la mayoría de los problemas de calidad de la IA son problemas de etapa. Cuando la recuperación devuelve los documentos equivocados, ningún ajuste de prompt en el paso de generación lo arregla. Separar y versionar las etapas convierte el vago "la IA se equivoca" en una pregunta concreta y comprobable sobre un solo paso, y te permite mejorar un pipeline como mejorarías cualquier otro sistema de ingeniería: un cambio a la vez, con un historial en el que puedes confiar.
Capacidades principales
- Define un pipeline de IA como etapas ordenadas y con nombre (recuperar, reordenar, generar, posprocesar) en lugar de un único prompt monolítico
- Versiona cada etapa de forma independiente para comparar configuraciones, revertir una regresión y ver qué definición produjo un resultado
- Elige el modelo por etapa con tus propias claves API (local, en la nube o autoalojado) y paga directamente a los proveedores sin recargo
- Aísla los problemas de calidad en un solo paso: sabe si el fallo está en la recuperación, el reordenamiento, la generación o el posprocesado
- Mantén las definiciones del pipeline y sus datos con enfoque local en tu escritorio, sin enrutarlos a través de un servicio alojado
Casos de uso
- Desarrollador de RAG: separa recuperar y reordenar de generar, de modo que una respuesta errónea se rastrea hasta una mala recuperación en vez de culpar al prompt
- Ingeniero de ML: versiona cada etapa durante el ajuste y compara un nuevo reordenador o modelo de generación con la definición anterior antes de confirmarlo
- Equipo con foco en privacidad: ejecuta la recuperación sobre conocimiento local y mantiene toda la definición del pipeline en el dispositivo, llamando a modelos en la nube solo en la etapa de generación
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las etapas de un pipeline de IA en osFoundry?
Un patrón habitual es recuperar → reordenar → generar → posprocesar: extraer contexto candidato, reducirlo a lo más relevante, llamar a un modelo y luego validar o reestructurar la salida. Tú defines las etapas que tu flujo necesita y fijas el orden; cada una se configura por separado.
¿Puedo usar un modelo distinto en cada etapa?
Sí. osFoundry es de tipo trae tu propia clave, así que cada etapa puede llamar a un modelo diferente: uno local para reordenar, uno en la nube para generar, otro autoalojado en cualquier parte, usando tus propias claves API sin recargo de intermediarios.
¿Qué me aporta realmente versionar una etapa?
Cuando cambias el prompt, el modelo o los parámetros de una etapa, la definición anterior se conserva. Puedes comparar versiones, revertir si un cambio empeora los resultados y vincular una salida concreta con la configuración exacta de la etapa que la produjo.