{
  "c01": {
    "status": "valid",
    "summary": "RAG gana porque el conocimiento vivo pesa más que actuar fuera.",
    "input_case": {
      "conocimiento_vivo": 5,
      "accion_externa": 0,
      "formato": 3,
      "conducta_repetida": 2,
      "privacidad_local": 4,
      "coste": 3
    },
    "ranking": [
      [
        "rag",
        56
      ],
      [
        "tool",
        52
      ],
      [
        "modelo_local",
        47
      ],
      [
        "ajuste_lora",
        45
      ],
      [
        "prompt_schema",
        38
      ]
    ],
    "what_you_take": "Una matriz para decidir si usar prompt/schema, RAG, tool, ajuste, modelo local o mezcla."
  },
  "c02": {
    "status": "valid",
    "summary": "Payload de API con contrato, tool, metadata y entrada multimodal.",
    "checks": {
      "schema_strict": true,
      "has_tool": true,
      "has_trace": true,
      "multimodal": true,
      "low_temperature": true
    },
    "payload": {
      "model": "modelo-vigente",
      "instructions": "Clasifica la solicitud y usa tools solo si faltan datos.",
      "input": [
        {
          "role": "user",
          "content": [
            {
              "type": "input_text",
              "text": "Pago hecho, campus pendiente"
            },
            {
              "type": "input_file",
              "file_id": "file_normativa"
            },
            {
              "type": "input_image",
              "image_url": "https://example.edu/captura.png"
            }
          ]
        }
      ],
      "text": {
        "format": {
          "type": "json_schema",
          "strict": true,
          "schema": {
            "required": [
              "categoria",
              "prioridad",
              "siguiente_paso",
              "confianza",
              "evidencias",
              "necesita_tool"
            ],
            "additionalProperties": false
          }
        }
      },
      "tools": [
        {
          "type": "function",
          "name": "consultar_expediente",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "required": [
              "id_alumno"
            ]
          }
        }
      ],
      "metadata": {
        "trace_id": "trc_00042",
        "feature": "matricula"
      },
      "temperature": 0.2,
      "top_p": 0.9,
      "max_output_tokens": 900,
      "parallel_tool_calls": false,
      "store": false
    },
    "schema": {
      "required": [
        "categoria",
        "prioridad",
        "siguiente_paso",
        "confianza",
        "evidencias",
        "necesita_tool"
      ],
      "additionalProperties": false
    },
    "what_you_take": "Un payload de API completo con contrato de salida, tool, metadata y entrada multimodal."
  },
  "c03": {
    "status": "valid",
    "summary": "cabe; medir calidad y latencia",
    "call": {
      "instructions": 700,
      "history": 1800,
      "documents": 14000,
      "tools_schema": 1200,
      "output_max": 1500,
      "output_real": 650,
      "cache_hit": 12000,
      "window": 32000
    },
    "prices": {
      "input": 2.0,
      "output": 8.0,
      "cache_read": 0.2
    },
    "input_total": 17700,
    "fresh_input": 5700,
    "reserved": 19200,
    "margin": 12800,
    "estimated_cost": 0.019,
    "what_you_take": "Una hoja reproducible de presupuesto de tokens, ventana, caché y coste."
  },
  "c04": {
    "status": "valid",
    "summary": "La matriz revela prioridades: no basta con calidad; apertura, licencia, datos y operación cambian la decisión.",
    "weights": {
      "quality": 0.22,
      "latency": 0.12,
      "cost": 0.14,
      "context": 0.08,
      "data_control": 0.16,
      "reproducibility": 0.12,
      "openness": 0.1,
      "ops_fit": 0.06
    },
    "hard_filters": [
      "privacy",
      "json",
      "license"
    ],
    "kpis": [
      "quality",
      "latency",
      "cost",
      "context",
      "data_control",
      "reproducibility",
      "openness",
      "ops_fit"
    ],
    "ranking": [
      [
        "open_weight_permissive",
        0.79
      ],
      [
        "closed_api_mini",
        0.674
      ],
      [
        "closed_api_frontier",
        0.625
      ]
    ],
    "discarded_by_filter": [
      "open_weight_license_propia",
      "open_weight_quantized_no_json"
    ],
    "expected_top": "open_weight_permissive",
    "what_you_take": "Una matriz de selección de modelo que distingue API cerrada, pesos abiertos, licencia, control de datos, reproducibilidad y coste operativo."
  },
  "c05": {
    "status": "valid",
    "summary": "Modelo local razonable para prototipo, no para prometer concurrencia.",
    "model": {
      "parameters_b": 8,
      "bits": 4,
      "context": 8192,
      "kv_cache_gb": 3.0,
      "runtime_margin_gb": 4.0,
      "vram_gb": 16
    },
    "weights_gb": 4.0,
    "estimated_total_gb": 11.0,
    "checks": {
      "fits_memory": true,
      "has_margin": true,
      "context_declared": true
    },
    "what_you_take": "Un cálculo inicial para no prometer que un modelo local cabe si la VRAM no acompaña."
  },
  "c06": {
    "status": "valid",
    "summary": "Cloud/local se decide por restricciones, no por preferencia.",
    "weights": {
      "privacy": 0.3,
      "latency": 0.2,
      "ops": 0.2,
      "elasticity": 0.2,
      "cost_predictability": 0.1
    },
    "ranking": [
      [
        "cloud_api",
        3.7
      ],
      [
        "hybrid",
        3.5
      ],
      [
        "local_server",
        3.3
      ],
      [
        "rented_gpu",
        3.3
      ]
    ],
    "what_you_take": "Una comparación editable entre cloud, local, híbrido y GPU alquilada."
  },
  "c07": {
    "status": "valid",
    "summary": "La dimensión es el tamaño del vector y el ranking debe evaluarse con casos.",
    "query": "no puedo entrar al campus con doble factor",
    "dims": 48,
    "ranking": [
      [
        "d1",
        0.30974442548797576
      ],
      [
        "d2",
        -0.00433691558346702
      ],
      [
        "d3",
        -0.10961344793448718
      ]
    ],
    "hit_at_1": 1.0,
    "what_you_take": "Un ranking mínimo para explicar dimensión, similitud y evaluación de embeddings."
  },
  "c08": {
    "status": "valid",
    "summary": "El filtro evita que contenido antiguo gane por parecido superficial.",
    "query": "moodle mfa acceso",
    "filter": {
      "year": 2026,
      "active": true
    },
    "dense": [
      [
        "doc-01",
        0.6550169061016156
      ],
      [
        "doc-02",
        0.09458856551293483
      ]
    ],
    "lexical": [
      [
        "doc-01",
        2
      ],
      [
        "doc-02",
        0
      ]
    ],
    "hybrid": [
      [
        "doc-01",
        0.03278688524590164
      ],
      [
        "doc-02",
        0.03225806451612903
      ]
    ],
    "what_you_take": "Un ejemplo de búsqueda híbrida con filtro para evitar documentos antiguos pero parecidos."
  },
  "c09": {
    "status": "valid",
    "summary": "RAG mínimo: recuperar, citar o abstenerse.",
    "traces": [
      {
        "question": "cuando se solicita ampliación",
        "gold": [
          "norm#1"
        ],
        "retrieved": [
          "norm#1"
        ],
        "abstain": false,
        "ok": true
      },
      {
        "question": "puedo ampliar con pagos vencidos",
        "gold": [
          "norm#2"
        ],
        "retrieved": [
          "norm#2"
        ],
        "abstain": false,
        "ok": true
      },
      {
        "question": "cual es el teléfono del rectorado",
        "gold": [],
        "retrieved": [],
        "abstain": true,
        "ok": true
      }
    ],
    "what_you_take": "Un mini RAG que recupera, cita o se abstiene."
  },
  "c10": {
    "status": "valid",
    "summary": "La evaluación separa retrieval, citas y soporte de afirmaciones.",
    "runs": [
      {
        "retrieved": [
          [
            "a",
            2
          ],
          [
            "b",
            0
          ]
        ],
        "gold": [
          "a"
        ],
        "citations": [
          "a"
        ],
        "claims_supported": true
      },
      {
        "retrieved": [
          [
            "b",
            0
          ],
          [
            "a",
            2
          ]
        ],
        "gold": [
          "a"
        ],
        "citations": [
          "b"
        ],
        "claims_supported": false
      }
    ],
    "hit_at_1": 0.5,
    "citation_precision": 0.5,
    "groundedness": 0.5,
    "what_you_take": "Una separación práctica entre retrieval, citas y groundedness."
  },
  "c11": {
    "status": "valid",
    "summary": "Agentic RAG complica solo cuando necesita varias rutas de evidencia.",
    "question": "compara beca pendiente y pago vencido para ampliar matrícula",
    "plan": [
      "descomponer",
      "buscar_texto",
      "buscar_grafo",
      "evaluar_evidencia",
      "responder_con_citas"
    ],
    "graph_hits": [
      [
        "beca pendiente",
        "no bloquea",
        "ampliación"
      ],
      [
        "pago vencido",
        "bloquea",
        "ampliación"
      ]
    ],
    "what_you_take": "Un plan pequeño de Agentic RAG/GraphRAG con evidencias combinadas."
  },
  "c12": {
    "status": "valid",
    "summary": "Text-to-SQL requiere validación antes de ejecutar.",
    "sql": "SELECT campus, SUM(importe) AS total FROM pagos WHERE estado='pendiente' GROUP BY campus ORDER BY total DESC LIMIT 3",
    "rows": [
      {
        "campus": "Norte",
        "total": 800.0
      },
      {
        "campus": "Sur",
        "total": 120.0
      }
    ],
    "what_you_take": "Una consulta Text-to-SQL validada antes de ejecutarse."
  },
  "c14": {
    "status": "valid",
    "summary": "La recapitulación se convierte en gate de arquitectura.",
    "proposal": {
      "problema_definido": true,
      "contrato_salida": true,
      "evidencia_verificable": true,
      "permisos_explicitos": true,
      "coste_estimado": true,
      "latencia_estimable": true,
      "evaluacion_offline": true,
      "trazas": true,
      "mantenimiento_asignado": false,
      "complejidad_justificada": true
    },
    "score": 16,
    "total": 17,
    "ratio": 0.941,
    "decision": "prototipo controlado",
    "missing": [
      "mantenimiento_asignado"
    ],
    "what_you_take": "Un gate de arquitectura para decidir si un prototipo puede avanzar."
  }
}