BaselineEvaluación de LLM que todo tu equipo puede ejecutar de verdad
La evaluación de LLM es la forma de saber si tu IA es lo bastante buena para ponerla ante tus clientes, antes de que ellos te digan que no lo es. Baseline la hace medible y repetible. Defines una vez qué significa que algo esté bien, puntúas cada resultado según esa definición y dejas que el sistema detecte las regresiones y mejore por su cuenta los prompts más débiles.
Qué es y por qué importa
Los grandes modelos de lenguaje no son deterministas. El mismo prompt puede devolver una respuesta excelente hoy y otra confusa mañana. Sin evaluación, lanzas a ojo: alguien echa un vistazo a unos cuantos resultados, dice que están «bastante bien» y la calidad se deteriora en cuanto cambia un prompt, un modelo o un proveedor por debajo.
La evaluación de LLM sustituye la prueba a ojo por una medición. Decides cómo es un buen resultado, lo conviertes en criterios y puntúas los resultados según esos criterios de forma coherente. «¿Funciona nuestra IA?» deja de ser una opinión y se convierte en un número que puedes seguir a lo largo del tiempo y entre versiones.
Bien hecha, la evaluación no es una auditoría puntual. Se ejecuta de forma continua, marca las regresiones antes de que las sufran los clientes y alimenta directamente la mejora del producto. Ese ciclo es justo lo que sustenta Baseline.
Míralo en Baseline, paso a paso
Define qué significa un buen resultado
Crea una rúbrica: describe el escenario, el resultado esperado y los criterios que importan. El editor guía la estructura, y basta con lenguaje claro.
Lanza una evaluación contra resultados reales
Inicia una ejecución de evaluación desde la rúbrica: aporta un lote de entradas y las respuestas de tu IA, y Baseline puntúa cada fila según los criterios. Cada ejecución queda en el historial de la rúbrica con su puntuación general.
Lee la puntuación y luego los motivos
Abre una ejecución para ver el desglose por fila y por criterio. Cada puntuación viene con el razonamiento escrito del juez, así una fila débil te dice exactamente qué arreglar.
Sigue la tendencia y detecta la deriva
El panel sigue la puntuación de cada rúbrica a lo largo del tiempo, y una programación mantiene las ejecuciones llegando con una cadencia. Una regresión aparece como una caída en la gráfica el mismo día que ocurre.
Cómo lo hace Baseline
Rúbricas
Una única definición compartida de calidad, escrita una vez en lenguaje claro y usada por cada ejecución, programación y optimización que viene después.
Ejecuciones de evaluación
Un lote de resultados se convierte en una puntuación que todo el equipo puede leer, con el detalle por criterio detrás.
Programaciones
Las ejecuciones periódicas contra tu sistema en producción mantienen la medición al día mientras todos siguen centrados en el producto.
Ejecuciones de optimización
Cuando la puntuación baja, la misma rúbrica impulsa una búsqueda automática de mejores prompts y demuestra la recuperación.
Lo que obtienes
- Cambia el «a mí me parece bien» por una puntuación de calidad en la que confía todo tu equipo.
- Detecta las regresiones el mismo día en que cambia un modelo, un prompt o un proveedor.
- Da a los compañeros sin perfil técnico una lectura directa de la calidad de la IA.
- Convierte cada evaluación en el punto de partida de la siguiente mejora.
Preguntas frecuentes
- ¿Necesito un equipo de ciencia de datos para evaluar un LLM?
- No. Baseline está pensado para que un product manager o un experto del dominio cree una rúbrica en el navegador y lea los resultados. Evaluar es una actividad de equipo, no de especialistas.
- ¿En qué se diferencia de probar prompts a mano?
- Probar a mano comprueba unos pocos resultados una vez y los olvida. La evaluación puntúa cada resultado según una definición fija de calidad, se ejecuta de forma programada y sigue la tendencia, así detectas la deriva en lugar de redescubrirla.
- ¿Puedo empezar gratis?
- Sí. Baseline tiene un plan gratuito sin tarjeta de crédito. Crea una rúbrica y lanza tu primera evaluación en el navegador.