Precisión de IA para comercio electrónico | Vouchmark
Una sola respuesta de compra puede contener un detalle correcto y una especificación errónea. Vouchmark demuestra decisiones de catálogo independientes para cada afirmación: una respuesta sintética sobre un televisor cambia HDR10+ a HDR10 mientras conserva su frecuencia de actualización admitida.
32/32
Afirmaciones etiquetadas como verdaderas preservadas
Evaluación sintética fija con etiquetas
60/60
Veredictos de afirmaciones coinciden con las etiquetas de prueba
Casos de afirmaciones sintéticas ya descompuestas
47/47
Los registros Pass/Correct incluyen referencias
Presencia de referencias de prueba, no autenticación
Estos resultados prueban reglas de decisión locales sobre casos de prueba creados. No miden la extracción de afirmaciones, el tráfico imprevisto de compradores ni el rendimiento en producción.
El borrador sintético para el televisor Vega indica que admite HDR10+ y una frecuencia de actualización de 120Hz. El catálogo local admite 120Hz, pero nombra HDR10. Aceptar todo el borrador mantiene el estándar incorrecto; rechazarlo descarta un detalle admitido.
La pregunta de revisión es más precisa: ¿qué aseveración coincide con el registro, cuál lo contradice y cuál no se puede determinar? Esa distinción ofrece a los equipos de producto y catálogo una base útil para decidir qué puede mostrar un asistente.
Vouchmark procesa el borrador de un asistente. Los escenarios preparados proporcionan afirmaciones atómicas; un endpoint independiente de formato libre admite extracción opcional mediante modelos o un respaldo limitado por patrones. El video utiliza escenarios preparados y no establece la precisión de la extracción.
La entrada del televisor suministra una afirmación de HDR y una afirmación de frecuencia de actualización. El catálogo JSON local contiene valores de atributos, etiquetas de confianza y cadenas de referencia redactadas. No se consulta ninguna fuente externa.
La compuerta determinista reconoce HDR10 y HDR10+ como estándares distintos. Corrige la discrepancia y aprueba la coincidencia de frecuencia de actualización. Su normalización, coincidencia seleccionada y reglas de atributos tienen una cobertura finita.
El texto de entrega a nivel de afirmación forma la respuesta mostrada, a menos que una regla de seguridad configurada lo anule. Un comprobante en JSON o HTML imprimible registra qué se aseveró, qué decía el catálogo y por qué cambió la decisión.
Los atributos desconocidos producen Abstain; los productos o atributos faltantes producen Outside coverage. Los valores de catálogo inferidos pueden pasar por la misma ruta de coincidencia que los valores verificados, por lo que la etiqueta de confianza del comprobante es fundamental. Una regla de completitud determinista independiente detecta implicaciones configuradas específicas; no inspecciona todos los significados posibles en la prosa.
Todos los productos, registros, borradores y casos de evaluación mostrados aquí son sintéticos. Los escenarios preparados proporcionan sus afirmaciones atómicas. Las etiquetas de la interfaz como Verified describen la coincidencia con el catálogo en esta demostración; no establecen una verificación externa independiente.
El comprador pregunta si el televisor sintético Vega admite HDR10+ y 120Hz. El borrador preparado responde con seguridad a ambas preguntas. El catálogo admite la frecuencia de actualización pero registra un estándar HDR distinto, por lo que la respuesta requiere una corrección selectiva.
Borrador preparado del asistente
Sí, el Vega 65" OLED admite HDR10+ y una frecuencia de actualización de 120Hz.

La aseveración de HDR y la aseveración de frecuencia de actualización llegan como afirmaciones suministradas independientes. Cada una se compara con su propio atributo de producto, en lugar de dar a toda la oración una sola etiqueta de aprobación. Los valores del catálogo a continuación tienen etiquetas de confianza verificadas en el caso de prueba; esas etiquetas son metadatos redactados.
| Atributo | Aseveración del borrador | Valor del catálogo | Decisión | Efecto en la respuesta |
|---|---|---|---|---|
| Estándar HDR | HDR10+ | HDR10 | Correct | Reemplazar el estándar contradicho |
| Frecuencia de actualización | 120Hz | 120Hz | Pass | Conservar el detalle admitido |

La compuerta produce la siguiente respuesta mostrada. La corrección de HDR nombra tanto el valor registrado como la aseveración rechazada; la declaración de frecuencia de actualización sobrevive. Cotejar con el catálogo es la comprobación demostrada, mientras que la calidad de ese catálogo sigue siendo una responsabilidad independiente.
Respuesta mostrada
Vega 65" OLED TV: HDR is HDR10, not HDR10+ (corrected). Vega 65" OLED TV: Refresh Rate = 120Hz (verified).
El comprobante en JSON y HTML imprimible conserva el borrador original, la respuesta mostrada y dos filas de decisiones, incluidos los valores aseverados, valores del catálogo, etiquetas de confianza y referencias del caso de prueba. Un revisor puede comprobar que la corrección no descartó silenciosamente la frecuencia de actualización admitida. La marca de tiempo y el identificador derivado de un hash identifican este registro generado; no lo convierten en un registro firmado, inmutable ni archivado de forma duradera.

El borrador sintético para la chaqueta Summit Ridge promete impermeabilidad total, mientras que su atributo de nivel de impermeabilidad figura como desconocido. La compuerta se abstiene (Abstain) ante esa promesa. No concluye que la chaqueta no sea impermeable ni inventa una calificación. Un equipo de catálogo necesitaría evidencia adecuada del producto antes de realizar una afirmación más categórica.

El borrador sintético para el portátil Nimbus lo describe como un fantástico portátil para juegos y afirma que tiene 16GB de RAM. Su lista de afirmaciones suministrada contiene únicamente la RAM. Una regla de completitud determinista asigna el lenguaje de videojuegos a una aseveración de GPU dedicada y luego compara esa aseveración añadida con los gráficos integrados Intel Arc del catálogo. La RAM aprueba (Pass); la implicación configurada de GPU se corrige (Correct). Esto ilustra una regla de interpretación finita, no una extracción semántica completa ni un juicio sobre cada videojuego.

En el escenario sintético de MagCalm, la consulta pregunta sobre un anticoagulante. Un filtro por expresiones regulares configurado anula la respuesta de producto con un rechazo y un texto que nombra a un farmacéutico colegiado como destino de revisión propuesto. El campo de interacciones farmacológicas también es desconocido. Esto demuestra la decisión de retener la respuesta del producto; no se ejecuta ninguna derivación profesional ni se valida ninguna recomendación médica.

La evaluación fija envía 60 casos de prueba de afirmaciones ya descompuestas directamente a la compuerta y siete casos de prueba de consultas independientes al filtro. Prueba reglas locales frente a etiquetas previstas redactadas. No prueba extracción mediante modelos, tráfico imprevisto de compradores, autenticación de fuentes ni rendimiento en producción.
| Medición | Resultado | Qué se contabilizó |
|---|---|---|
| Coincidencias en veredictos de afirmaciones | 60/60 | 32 etiquetas de prueba Pass, 15 Correct, 10 Abstain y 3 Outside coverage |
| Preservación de afirmaciones verdaderas | 32/32 | Afirmaciones etiquetadas como verdaderas que permanecen como Pass |
| Intercepción de afirmaciones falsas introducidas deliberadamente | 28/28 | Afirmaciones con etiquetas distintas a Pass clasificadas como Correct, Abstain u Outside coverage; los valores corregidos aún pueden entregarse |
| Presencia de referencias | 47/47 | Registros Pass/Correct con una cadena de referencia de prueba no vacía |
| Coincidencias en el filtro de consultas | 7/7 | Cinco desencadenadores configurados y dos consultas ordinarias de producto |

El registro combina diferentes unidades de prueba. Su total de 67 no implica 67 afirmaciones de productos ni 67 derivaciones a especialistas. La presencia de cadenas de referencia explica hacia dónde apunta la decisión de una prueba; no autentica una fuente externa del fabricante.
Estas son opciones de diseño para revisar la respuesta de un asistente, no afirmaciones sobre productos de la competencia. Recuperar un registro relevante del catálogo y contrastar una aseveración específica contra él son pasos distintos.
| Enfoque de revisión | Qué revela el caso del televisor | Pregunta pendiente |
|---|---|---|
| Aceptar todo el borrador | Conserva tanto HDR10+ como 120Hz | ¿Qué aseveración contradice el registro? |
| Rechazar todo el borrador | Elimina también el detalle admitido de la frecuencia de actualización | ¿Qué afirmación útil se podría haber preservado? |
| Aplicar comprobaciones de catálogo a nivel de afirmación | Corrige el HDR y preserva la frecuencia de actualización | ¿Se extrajeron las afirmaciones pertinentes y es fiable el catálogo? |
Esta es una demostración de reglas locales sobre entradas sintéticas, no una implementación en tienda real. No hay conectores implementados para tienda, PIM, proceso de pago, pasarela de pago o especialistas, y los controles comerciales no ejecutan transacciones. El filtro médico configurado muestra un rechazo y un destino propuesto hacia un farmacéutico; no contacta a un profesional.
La demostración no garantiza una extracción completa de afirmaciones, datos correctos de catálogo, comprobaciones exhaustivas de implicaciones ni rendimiento en respuestas imprevistas. Los comprobantes son exportaciones inspeccionables, no registros firmados ni un archivo de auditoría duradero. Una implementación requiere una validación independiente de esos límites.
Vouchmark demuestra decisiones independientes para afirmaciones individuales. En el ejemplo del televisor sintético Vega, corrige HDR10+ al valor del catálogo HDR10 y conserva la afirmación admitida de frecuencia de actualización de 120Hz.
Un atributo marcado como desconocido produce abstención (Abstain); un producto o atributo faltante produce fuera de cobertura (Outside coverage). En el ejemplo sintético del chubasquero, la respuesta mostrada declina confirmar la impermeabilidad total porque la calificación es desconocida.
Los veredictos de catálogo y la regla de completitud actual son reglas deterministas en Python. Solo la extracción de afirmaciones en formato libre puede usar opcionalmente un modelo; los ejemplos preparados suministran sus afirmaciones y no miden la extracción mediante modelos.
La demostración lee un catálogo sintético local y registros de políticas. Las integraciones con tiendas, PIM, compras y especialistas no están implementadas; un despliegue requeriría labores independientes de integración y validación.
Los 60 casos de afirmaciones ya descompuestas coinciden con sus veredictos previstos redactados en la evaluación sintética fija con etiquetas. Los siete casos de filtrado de consultas son una unidad de prueba independiente; ningún resultado mide la completitud de extracción, el tráfico imprevisto de compradores ni el rendimiento en producción.
Los comprobantes de auditoría en JSON y HTML imprimible conservan el borrador de entrada, la respuesta mostrada y, por cada afirmación, la aseveración, el valor del catálogo, la decisión, la etiqueta de confianza y la referencia. Las referencias son metadatos redactados para la prueba; el comprobante no es una firma digital, un archivo inmutable ni un almacén duradero de auditoría.
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Solución completa
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