Cómo implementar evals como unit tests para LLMs

Qué son los evals; los unit test de los LLMs

Tiempo estimado de lectura: 4 min

Introducción

Que son los evals; los unit test de los llms. Lo repito porque es la pregunta que nadie hace en serio hasta que algo falla en producción y empiezan a llover tickets.

Resumen rápido (lectores con prisa)

Eval: pipeline reproducible con dataset (golden set), runner, scorer y reporte que actúa como CI para la parte probabilística del sistema. Busca señales (factualidad, coherencia, formato), no igualdad exacta. Usa validación determinista, similitud de embeddings o un LLM-judge según el caso.

¿Qué son los evals; los unit test de los llms?

Un eval es un pipeline reproducible: un dataset de entradas y salidas (golden set), un runner que envia prompts al modelo, un scorer que compara la respuesta con criterios, y un reporte que te dice si rompiste algo. Piénsalo como CI para la parte probabilística del sistema.

A diferencia de un test unitario clásico, aquí no buscas igualdad exacta: buscas señales. Precisión factual, coherencia, formato JSON válido, ausencia de alucinaciones, y que el tono encaje con la interfaz. Todo eso se mide con métricas y reglas. Y sí: algunas veces el “juez” también es otro LLM.

Tipos prácticos de evaluadores (y cuándo usarlos)

Descripción breve de los enfoques más prácticos para evaluar salidas de LLMs y cuándo aplicarlos.

Determinista

Regex, validación de esquema (JSON Schema), comprobaciones de campo. Útil cuando la salida debe ser parseable. Ejemplo: validar que el LLM devuelva {"name": "...", "email": "..."}.

Semántico

Embeddings + similitud coseno. Ideal para summarization y Q&A donde importa el sentido, no la palabra exacta.

LLM-as-a-Judge

Un LLM potente evalúa las respuestas según una rúbrica. Sirve para tono, coherencia o seguridad, pero introduce sesgo y coste.

No mezcles métricas porque sí. Prioriza la que más impacta tu negocio: si tu app depende de JSON bien formado, la métrica principal es “JSON parseable + campos obligatorios”.

Herramientas y referencias prácticas

Empieza con herramientas que ya existen:

Estos proyectos te dan fixtures, runners y ejemplos para arrancar. No reinventes la rueda: adapta un benchmark a tu caso de uso.

Cómo montar tu primer eval (en 5 pasos reales)

Pasos concretos para crear un eval operativo.

1. Crea un dataset de 50–100 ejemplos representativos

Incluye casos comunes y edge cases que te aterran.

2. Define la métrica principal

Ej.: exact match para IDs, coseno>0.85 para respuestas semánticas, 0-1 score para seguridad.

3. Implementa el runner

Script que llama al LLM con el prompt actual y guarda outputs.

4. Añade el scorer

Validación JSON + embeddings o LLM-judge según necesites.

5. Integra en CI/CD

Si la puntuación baja del umbral, el pipeline falla y se bloquea el despliegue.

Resultado: antes de tocar el botón de deploy sabes si rompiste la experiencia.

Ejemplo corto: validar extracción de entidades en n8n

Tienes un workflow que extrae nombre, email y producto de emails entrantes. Tu eval debería:

Si el score cae de 0.92 a 0.82 tras un cambio de prompt, no lo llames “variación normal”. Llama a la rollback.

Peligros reales (y cómo evitarlos)

Punto para líderes técnicos

Los evals transforman subjetividad en trazabilidad. Permiten comparar coste vs. calidad (GPT-4o-mini vs. otro) con cifras, no con intuiciones. Integrar evals es un paso pequeño en esfuerzo y gigante en reducción de riesgos.

Haz esto ahora: crea un mini-eval con 50 ejemplos, añade una job en tu CI que ejecute el runner y falle si el score < 0.8. Si en 2 semanas no tienes alertas útiles, sube el umbral.

No es sexy. Es necesario. Y cuando el sistema falle a las 3 a.m., agradecerás haberlos hecho.

Dominicode Labs

Si trabajas con automatización, IA aplicada, n8n o workflows, puede interesarte explorar recursos adicionales en Dominicode Labs. Es una continuación lógica para prototipar mini-evals y automatizar runners en pipelines existentes.

FAQ

Preguntas frecuentes — haz clic en una pregunta para ir a la respuesta.

¿Qué es un eval?

Un eval es un pipeline reproducible que incluye un dataset (golden set), un runner que llama al modelo, un scorer que compara salidas según reglas o métricas y un reporte que indica si el rendimiento cumple el umbral esperado.

¿Cuándo usar evaluadores deterministas?

Usa evaluadores deterministas cuando la salida debe ser parseable y exacta (por ejemplo JSON con campos obligatorios). Validaciones por regex y JSON Schema son adecuadas en esos casos.

¿Por qué usar embeddings en evaluaciones semánticas?

Porque las tareas como summarization y Q&A requieren comparar significado, no coincidencia literal. Embeddings + similitud coseno capturan la proximidad semántica entre la salida y la referencia.

¿Cómo integrar evals en CI/CD sin frenar despliegues válidos?

Define umbrales claros y ejecuta las evaluaciones en una job separada. Si el score baja del umbral, falla la job y bloquea el despliegue. Ajusta el umbral basado en datos y monitoriza alertas para evitar falsos positivos.

¿Qué precauciones tomar si uso un LLM como juez?

Documenta la rúbrica, valida el juez con comparaciones humanas periódicas y considera el sesgo y coste. Guarda ejemplos y decisiones para auditoría.