Tu comodidad de lectura
MÓDULO 3.1

Mesa de triaje en portugués

Use la aplicación y entienda sus fronteras.

6 temas 35–50 min con práctica Aplicación práctica Ejercicios comentados
Ticket en PT Cuatro señales Atendente LAYA / INEMA · flujo conceptual
Tu progreso
Tu progreso
  1. Abre la interfaz local
  2. Lee el resultado como recomendación
  3. La política queda fuera del modelo
  4. Usa la API con un contrato pequeño
  5. Datos y exportación
  6. Laboratorio de punta a punta
1

Abre la interfaz local

Qué es

El comando sirve inicia un servidor en 127.0.0.1, puerto 8765 por defecto. Abre la dirección en el navegador de la misma máquina. El formulario acepta asunto opcional y mensaje; los botones de ejemplo completan casos de cobro, soporte y ventas sin disparar un análisis automáticamente.

Por qué aprender

La guía publicada en GitHub Pages es documentación estática; la interfaz de inferencia corre en la máquina que ejecuta Python. No confundas un enlace público del curso con un servidor de modelos. El primer análisis puede cargar los pesos y tardar más.

Ejemplo aplicado

python3 -m practical --device cuda serve --port 8765; abre http://127.0.0.1:8765.

✓ Aplicar con criterio

No. Pages sirve HTML y assets. Para inferencia, ejecuta el proyecto local; el curso y la guía explican cómo hacerlo.

✗ Evitar la conclusión automática

¿El modelo corre en GitHub Pages?

No aceptes una respuesta solo por el nombre del campo o por cómo se ve la precisión. Revisa la definición y el contexto de esta sección.

Conceptos clave

Loopback

acceso local

Servidor

proceso Python

Pages

sitio estático

Formulario

entrada controlada

Prueba tu comprensión

¿El modelo corre en GitHub Pages?

Revisar respuesta comentada

No. Pages sirve HTML y assets. Para inferencia, ejecuta el proyecto local; el curso y la guía explican cómo hacerlo.

2

Lee el resultado como recomendación

Qué es

La pantalla muestra departamento, confianza del SDK, urgencia, amenaza de cancelación y solicitud de reembolso. El JSON completo preserva distribuciones y metadatos para inspección. Un campo numérico solo es útil cuando conoces la pregunta que lo generó y la escala usada.

Por qué aprender

Empieza por el texto original, verifica el sector sugerido y busca señales contradictorias. Una solicitud puede contener reembolso sin cancelación; la insatisfacción no implica urgencia crítica. La interfaz mantiene revisión humana e informa que la calibración no fue validada en el dominio del cliente.

Ejemplo aplicado

Ticket: gracias, el reembolso llegó. La presencia de la palabra reembolso no debe interpretarse automáticamente como una nueva solicitud.

  1. 1
    Observa

    Ticket: gracias, el reembolso llegó. La presencia de la palabra reembolso no debe interpretarse automáticamente como una nueva solicitud.

  2. 2
    Define

    La pantalla muestra departamento, confianza SDK, urgencia, amenaza de cancelación y solicitud de reembolso.

  3. 3
    Revisa

    No hace falta mostrar todo en primer plano, pero debe permitir inspección. El JSON expandible ofrece detalles sin convertir la pantalla en un panel técnico obligatorio.

Conceptos clave

Lectura contextual

sentido completo

Señal

predicción acotada

Distribución

alternativas

Recomendación

decisión revisable

Prueba tu comprensión

¿La interfaz debería ocultar probabilidades bajas para verse más simple?

Revisar respuesta comentada

No hace falta mostrar todo en primer plano, pero debe permitir inspección. El JSON expandible ofrece detalles sin convertir la pantalla en un panel técnico obligatorio.

3

La política queda fuera del modelo

Qué es

review_policy recibe respuestas validadas y construye el encaminamiento. La implementación devuelve human_review en todos los casos y automated_action_executed false. El umbral de confianza agrega una razón de revisión; no habilita acción automática. Esta frontera es una decisión explícita del producto.

Por qué aprender

Separar política e inferencia permite modificar reglas de operación sin reescribir el encoder. También evita tratar act_probability, un campo aprendido del upstream, como permiso real para usar herramientas, pagar valores o borrar registros.

Ejemplo aplicado

Modelo: refund_requested 0,95. Política: el atendente debe verificar cobro, identidad y regla de reembolso en sus sistemas.

Comando / esquema de referencia

python3 -m practical serve --port 8765
# En otra terminal:
curl -X POST http://127.0.0.1:8765/api/triage \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message":"Fui cobrado duas vezes."}'

Conceptos clave

Política

regla operativa

Autorización

permiso externo

Señal aprendida

no es permiso

Revisión

responsabilidad humana

Prueba tu comprensión

¿Qué debe cambiar antes de automatizar algún encaminamiento?

Revisar respuesta comentada

Define acciones permitidas, valida la calidad con datos propios, establece límites y auditoría, prueba fallas y aprueba la política. Un umbral aislado no sustituye ese trabajo.

4

Usa la API con un contrato pequeño

Qué es

POST /api/triage recibe solo message y subject. La validación rechaza campos extra, mensaje vacío y tamaño excesivo. GET /api/health informa si el servidor responde y si el modelo ya fue cargado. El health no ejecuta inferencia ni garantiza calidad predictiva.

Por qué aprender

Un consumidor debe revisar el estado HTTP antes de usar answers. Una respuesta 422 indica un problema de entrada, como el límite de tokens; 503 indica indisponibilidad del modelo. Tratar ambas como el área other ocultaría fallas y ensuciaría tus métricas.

Ejemplo aplicado

Envía JSON con message; procesa answers solo después de HTTP 200. Registra el tipo de error por separado de la etiqueta prevista.

✓ Aplicar con criterio

La verificación debe ser rápida y sin efectos caros. Distingue servicio vivo de modelo cargado; la inferencia real sigue siendo la prueba del camino completo.

✗ Evitar la conclusión automática

¿Por qué /api/health no carga el modelo?

No aceptes una respuesta solo por el nombre del campo o por cómo se ve la precisión. Revisa la definición y el contexto de esta sección.

Conceptos clave

HTTP 200

resultado

HTTP 422

entrada inválida

HTTP 503

indisponibilidad

Health

estado del servicio

Prueba tu comprensión

¿Por qué /api/health no carga el modelo?

Revisar respuesta comentada

La verificación debe ser rápida y sin efectos caros. Distingue servicio vivo de modelo cargado; la inferencia real sigue siendo la prueba del camino completo.

5

Datos y exportación

Qué es

La aplicación no guarda automáticamente el texto de los tickets. El usuario puede descargar un resultado JSON, que contiene predicciones y metadatos de ejecución. Los ejemplos incrustados son sintéticos. Para una evaluación propia, minimiza los datos personales y define dónde se almacenarán los archivos.

Por qué aprender

Ejecutar localmente evita enviar el ticket a una API de inferencia externa, pero los pesos primero deben obtenerse del Hub. Los logs del servidor y los archivos exportados también forman parte de la operación; revisa tus configuraciones antes de usar datos reales.

Ejemplo aplicado

Reemplaza nombre, correo y número completo de documento por identificadores internos cuando no sean necesarios para la clasificación.

Conceptos clave

Minimización

solo lo necesario

Exportación

elección del usuario

Caché de pesos

descarga inicial

Retención

tiempo de guarda

Prueba tu comprensión

Si el modelo es local, ¿cualquier dato se puede poner sin pensar?

Revisar respuesta comentada

No. La máquina, los logs, las copias de seguridad y las personas con acceso siguen siendo relevantes. Usa solo los datos necesarios y las reglas de tu organización.

6

Laboratorio de punta a punta

Qué es

Ejecuta el servidor, carga un ejemplo, analiza, inspecciona el JSON y descarga el resultado. Luego cambia una frase de forma significativa: de vou cancelar para não vou cancelar. Compara la señal de amenaza y registra si el modelo acompañó la negación.

Por qué aprender

Este test revela comportamiento real sin exigir un benchmark grande. No cambies la etiqueta esperada después de ver la respuesta solo para contar un acierto. Separa la revisión del esquema de la evaluación: si cambias la pregunta, inicia una nueva versión del experimento.

Ejemplo aplicado

Crea pares mínimos: quiero reembolso vs no quiero reembolso; servicio detenido vs servicio volvió.

Conceptos clave

Período mínimo

cambio controlado

Negación

cambio semántico

Registro

evidencia preservada

Versión

experimento distinto

Prueba tu comprensión

¿Qué entrega demuestra que el laboratorio funcionó?

Revisar respuesta comentada

Dos resultados reales con mensajes contrastantes, dispositivo identificado, cuatro preguntas respondidas y revisión humana preservada, acompañados de tu análisis de aciertos y errores.

Resumen del módulo

Selecciona un fragmento de la lección para resaltarlo o anotarlo. Las dudas y notas quedan en tu recorrido; exporta el JSON para hacer respaldo.

Lectura del módulo