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4. Dataset Builder AI
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Objetivo
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Generar un dataset transformado mediante flujo conversacional guiado y trazable.

Que debe cumplir este modulo
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1. Hacer preguntas relevantes por etapa.
2. Generar y ejecutar transformaciones.
3. Mostrar preview con impacto en filas/columnas.
4. Permitir confirmar, reintentar o corregir.

Flujo conversacional realista
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1. Abrir ``Dataset Builder AI`` y seleccionar version de dataset.
2. Leer analisis inicial.
3. Responder preguntas con interaccion humana real:
   - Pedir aclaraciones.
   - Cambiar una decision.
   - Rechazar resultado y pedir nuevo intento.
4. Continuar hasta ver preview de salida.
5. Confirmar solo si la salida cumple objetivo.

Si el resultado no es el esperado
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1. Pedir aclaracion antes de confirmar la etapa.
2. Ajustar decisiones previas y ejecutar retry.
3. Si el row count baja de forma inesperada, reintentar con parametros mas conservadores.
4. Si la salida queda en cero filas, usar retry y revisar opciones de transformacion.

Checklist de validacion funcional
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1. Builder crea artifact y nueva version de dataset.
2. Row count final se reporta explicitamente.
3. Preview refleja las transformaciones elegidas.
4. Estado de conversacion persiste tras refresh/reingreso.
5. Retry restaura dataset previo valido cuando corresponde.

Resultado esperado
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1. Flujo completo desde analisis hasta artifact final sin perdida de estado.
2. Dataset resultante utilizable en Experiments.

Errores comunes y recuperacion
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1. ``Zero-row output``:
   - Ejecutar retry y ajustar estrategia.
2. Resultado no esperado:
   - Solicitar rollback/retry en la conversacion.
3. Interrupcion de sesion:
   - Reabrir sesion y continuar desde checkpoint.

Imagen
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   :alt: Conversacion y preview de Dataset Builder
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   Flujo conversacional con preview de transformacion.