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Meta de Calidad / SLA: Grounded RAG · 0 Prompt LeaksTiempo estimado: ~5 min
Objetivo del Escenario #001Pasarela de Pagos FinTech#001 · Pipeline RAG con Citas Verificadas (Pasarela de Pagos FinTech)

Activa blockPromptInjection y redactSecrets en el Guardrail, configura topK >= 2 en Vector Store y exige citas con temperature <= 0.3 en el Agente.

1. Contexto de Producción y Arquitectura

Pipeline de IA Generativa y RAG para "Pasarela de Pagos FinTech" (Escenario #001 · Nivel Principiante). Los prompts pasan por un Guardrail de seguridad, recuperan contexto semántico por similitud coseno en Python 3.12 y generan respuesta vía Vercel AI Gateway.

2. Diagnóstico / Causa Raíz e Incidente

Arquitectura RAG y Seguridad LLM para Pasarela de Pagos FinTech: asegura que el guardrail de entrada bloquee Prompt Injection, la búsqueda vectorial recupere suficiente contexto (topK) y la temperatura sea determinista.

Impacto en Producción: Un ataque de Prompt Injection puede filtrar el System Prompt o datos sensibles (PII), mientras que un RAG sin contexto inventa datos falsos (alucinaciones).

3. Meta Técnica y Validación en Runtime Real

Calcula similitud coseno real en Python 3.12, audita patrones de Prompt Injection y ejecuta la inferencia real con Vercel AI Gateway.

Conceptos de Ingeniería Clave:
Guardrails contra Prompt InjectionSimilitud Coseno VectorialRecuperación Semántica Top-KControl de Temperatura LLM
4. Parámetros a Auditar y Corregir en Nodos
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AI Agents & RAG Engineering Lab4 nodos · 3 enlaces
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