4. Dataset Builder AI

Objetivo

Generar un dataset transformado mediante flujo conversacional guiado y trazable.

Que debe cumplir este modulo

  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

  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

  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

  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

  1. Flujo completo desde analisis hasta artifact final sin perdida de estado.

  2. Dataset resultante utilizable en Experiments.

Errores comunes y recuperacion

  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

Conversacion y preview de Dataset Builder

Flujo conversacional con preview de transformacion.