ADR-0011: Entrada de formato libre con detección fuera de dominio

Documentación de referencia: no es un dispositivo médico

Esta documentación describe una implementación de referencia pública evaluada con datos 100% sintéticos. Es una referencia de capacidades y preparación, no una certificación de cumplimiento ni asesoría legal, y no es un dispositivo médico. No está validada clínicamente y no maneja PHI de producción.

• Estado: Accepted
• Fecha: 2026-05-25
• Responsables de la decisión: Waldemar Szemat

Contexto y planteamiento del problema

El clasificador de alcance (ADR-0005) usa un modelo binario de aprobado/rechazado: un mensaje del usuario está o bien dentro del alcance (apoyo de bienestar para la adherencia a la medicación) o bien fuera del alcance (dosificación, diagnóstico, interpretación, extracción de PII, juego de roles). Los mensajes fuera del alcance reciben un rechazo tajante.

Este modelo binario funciona para violaciones claras de los límites, pero no maneja el punto intermedio: mensajes que están fuera del alcance de la adherencia a la medicación pero que no son peligrosos ni violan los límites. Por ejemplo, “¿qué clima hace hoy?” o “cuéntame un chiste” son mensajes benignos fuera de tema que deberían recibir un redireccionamiento amable de vuelta al alcance, no un rechazo escueto que se lee como un error del sistema.

El objetivo de la entrada de formato libre pide que el agente maneje la entrada conversacional de forma más natural. Un usuario que pregunta “¿puedes ayudarme a entender mis números de colesterol?” toca la interpretación de laboratorio; en lugar de un rechazo tajante, la mejor experiencia detecta el dominio (colesterol, adherencia a estatinas) y proporciona una respuesta acotada que redirige hacia aquello en lo que el agente puede ayudar.

¿Cómo extendemos el clasificador de alcance para distinguir entre “fuera de tema pero benigno” y “fuera del alcance y peligroso” sin agregar costos de llamadas al LLM ni romper el comportamiento existente de las barreras de seguridad?

Factores de la decisión

• Capa determinista de costo cero: la detección fuera de dominio no debe requerir una llamada al LLM. El clasificador basado en reglas debe manejar esto sin aumentar el costo por turno (ADR-0005, ADR-0007).
• Compatibilidad hacia atrás: los mensajes existentes dentro del alcance deben seguir pasando. Los patrones existentes de rechazo fuera del alcance (dosificación, diagnóstico, interpretación) deben seguir disparándose. Sin regresión en la cobertura de las barreras de seguridad.
• Respaldo consciente de la configuración regional: el mensaje de respaldo amable debe estar disponible en las tres configuraciones regionales (en, es-419, pt-BR), consistente con el patrón existente de plantilla de rechazo (ADR-0005).
• Observabilidad: las interacciones fuera de dominio deben ser rastreables mediante atributos de span de OpenTelemetry para el análisis de mejora continua (ADR-0006).
• Patrón de clasificador único: la extensión debe vivir en el clasificador de alcance existente, no en un nuevo módulo separado, para mantener la superficie de auditoría de un único clasificador.

Opciones consideradas

• Opción A: Extender el clasificador de alcance con clasificación consciente del tema y metadatos fuera de dominio
• Opción B: Un nuevo módulo separado fuera de dominio
• Opción C: Un clasificador fuera de dominio basado en LLM

Resultado de la decisión

Opción elegida: Opción A, porque preserva el patrón de clasificador único, no agrega un nuevo módulo, no requiere una llamada al LLM y es consistente con la arquitectura existente del clasificador de alcance.

La extensión agrega patrones de palabras clave de dominio al clasificador de alcance basado en reglas para ocho nuevos dominios de adherencia a la medicación (adherencia-general, estatina, inhalador, antidepresivo, cuidador, barreras-de-costo, carga-de-pastillas, alfabetización-en-salud). Cuando un mensaje coincide con un patrón de palabra clave de dominio pero no dispara ningún patrón de rechazo existente, el clasificador marca la decisión de barrera de seguridad como fuera de dominio mientras la deja pasar de todos modos. El mensaje avanza por el grafo, pero el nodo guardrail_pre detecta el marcador de fuera de dominio y lo enruta a una plantilla de respaldo amable (un nuevo slug out-of-domain) en lugar de a la recuperación de RAG.

Se agrega un nuevo slug de plantilla de rechazo out-of-domain con variantes por configuración regional. La plantilla es conversacional, no un rechazo tajante: nombra aquello en lo que el agente puede ayudar e invita al usuario a reformular dentro del alcance.

Los spans de OpenTelemetry en el nodo guardrail_pre ganan dos nuevos atributos: interaction.out_of_domain (booleano) e interaction.detected_category (cadena, el dominio coincidente o “general” para lo fuera de tema que no es de dominio).

Confirmación

• El clasificador de alcance se extiende con un mapeo de palabras clave de dominio desde ocho nombres de dominio a patrones de regex.
• La decisión de barrera de seguridad gana un campo de fuera de dominio (booleano) cuando se detectan palabras clave de dominio.
• Las plantillas de rechazo ganan un slug out-of-domain con variantes en, es-419 y pt-BR.
• Los spans de OpenTelemetry en guardrail_pre emiten los atributos interaction.out_of_domain e interaction.detected_category.
• Los patrones de rechazo existentes (dosificación, diagnóstico, interpretación, PII, juego de roles) se disparan sin cambios.
• Las pruebas unitarias cubren la detección fuera de dominio.
• Las pruebas unitarias cubren el slug de plantilla out-of-domain.

Consecuencias

Positivas

• La entrada de formato libre obtiene una respuesta conversacional en lugar de un rechazo tajante, mejorando la experiencia del usuario.
• Sin nuevo módulo, sin nueva llamada al LLM, sin nuevo costo: extiende la capa determinista basada en reglas existente.
• La superficie de auditoría de un único clasificador se preserva; todas las decisiones de alcance fluyen a través de un clasificador.
• Las interacciones fuera de dominio son observables mediante OpenTelemetry para el análisis de mejora continua.
• Las palabras clave de dominio amplían la cobertura de recuperación de RAG al identificar áreas temáticas relevantes.

Negativas

• El clasificador de alcance crece en complejidad con el diccionario de palabras clave de dominio. Los patrones de regex deben ajustarse con cuidado para evitar falsos positivos (p. ej., “costo” no debería coincidir con “a toda costa” en un contexto no médico).
• El respaldo fuera de dominio sigue siendo una respuesta de plantilla, no una contextual. El agente no puede interactuar con contenido fuera de tema incluso cuando sería seguro hacerlo.
• La detección de dominio basada en regex es limitada: coincide con palabras clave, no con intención semántica. Un mensaje como “me preocupa el precio de mi medicación” podría no coincidir con el patrón de barreras-de-costo si la formulación se aparta de la regex.

Neutrales

• La decisión de barrera de seguridad gana una nueva clave de fuera de dominio. Los consumidores posteriores ya leen los metadatos de la decisión como un dict, por lo que esto es compatible hacia atrás.
• Los spans de OpenTelemetry ganan dos nuevos atributos. Los paneles y consultas existentes no se ven afectados (los nuevos atributos son aditivos).
• Las ocho categorías de dominio son un conjunto inicial. Se pueden agregar más dominios extendiendo el mapeo de palabras clave de dominio sin cambio arquitectónico.

Ventajas y desventajas de las opciones

Opción A: Extender el clasificador de alcance con clasificación consciente del tema (elegida)

• Buena, porque preserva el patrón de clasificador único y la superficie de auditoría.
• Buena, porque sin nuevo módulo no hay nuevo grafo de importaciones, ni nuevo archivo de prueba, ni nuevo cableado.
• Buena, porque la detección basada en regex es determinista, comprobable y de costo cero.
• Buena, porque es consistente con cómo ya funciona el clasificador de alcance (patrones de regex para categorías de rechazo).
• Mala, porque el clasificador de alcance crece en tamaño y complejidad de regex.
• Mala, porque los patrones de regex son frágiles para el lenguaje natural; la deriva semántica en la formulación del usuario puede evadir la detección.

Opción B: Un nuevo módulo separado fuera de dominio

• Buena, porque separación de responsabilidades: la detección fuera de dominio es una responsabilidad distinta.
• Mala, porque introduce un segundo módulo clasificador, fragmentando la superficie de auditoría.
• Mala, porque el grafo necesitaría llamar a dos clasificadores en secuencia, agregando complejidad de cableado.
• Mala, porque duplica la infraestructura de regex ya presente en el clasificador de alcance.

Opción C: Un clasificador fuera de dominio basado en LLM

• Buena, porque la comprensión semántica maneja el lenguaje natural mejor que la regex.
• Buena, porque el clasificador de alcance basado en LLM existente ya proporciona una segunda pasada basada en modelo.
• Mala, porque cada turno incurre en un costo de llamada al LLM, incluso para mensajes benignos fuera de tema.
• Mala, porque agrega latencia a la ruta guardrail_pre (1-3 segundos por turno).
• Mala, porque viola el requisito de la capa determinista de costo cero para la ruta basada en reglas.

Más información

• ADR de barreras de seguridad: ADR-0005
• ADR de observabilidad: ADR-0006
• Estrategia de expansión del corpus (ADR complementario): ADR-0012
• MADR 4.0.0: https://adr.github.io/madr/