Antes de profundizar en los RAG y los agentes de IA, dediquemos un momento a reconocer que el mundo de la inteligencia artificial está evolucionando a un ritmo vertiginoso. Desde el entusiasmo inicial en torno a los grandes modelos de lenguaje (LLM) hasta la aplicación práctica de la IA generativa (IA generativa), las empresas encuentran constantemente nuevas formas de automatizar tareas e innovar con mayor rapidez.

Entre estos avances se encuentran los conceptos de agentes autónomos de IA y IA agente, que representan un gran avance hacia sistemas más autónomos e inteligentes que no solo pueden procesar información, sino también realizar tareas proactivamente y tomar decisiones con mínima intervención humana. Para que estos agentes operen eficazmente en entornos empresariales complejos, necesitan estar equipados con conocimientos fiables y actualizados. Una técnica crucial que aborda esta necesidad es... generación aumentada de recuperación (RAG).

Este artículo servirá como una guía completa sobre RAG agente, con énfasis en la relación entre RAG y la naturaleza agente de los agentes de IA. Comencemos con un breve resumen de los agentes RAG y AI.

¿Qué son los agentes de IA?

Agentes de inteligencia artificial Son entidades de software autónomas que pueden percibir su entorno a través de sensores y actuar sobre ese entorno a través de efectores para lograr objetivos específicos.

Se caracterizan por su capacidad de tomar decisiones de forma independiente, aprender de sus experiencias y, a menudo, interactuar con otros agentes o humanos. Las características clave de los agentes de IA incluyen:

• Autonomía
• Proactividad
• reactividad
• Dirección hacia un objetivo

¿Qué es RAG?

Generación aumentada de recuperación (RAG) es un marco diseñado para mejorar las capacidades de los LLM al permitirles acceder e incorporar información de fuentes de conocimiento externas durante el proceso de generación.

A oleoducto RAG tiene dos componentes clave:

• Un componente de recuperación que consta de una base de datos vectorial y un modelo de integración que es responsable de buscar y obtener información relevante de fuentes de datos externas.
• Un componente de generación que utiliza un LLM para generar respuestas coherentes

Así, en lugar de basarse únicamente en los datos con los que se entrenaron, los LLM que utilizan RAG primero recuperan documentos o fragmentos de información relevantes según la consulta del usuario y luego utilizan esta información para generar respuestas más precisas, contextualmente relevantes y actualizadas. Este enfoque ayuda a mitigar problemas como la alucinación y la falta de conocimiento, a menudo asociados con los LLM independientes.

Ahora hablemos de lo que hace que RAG sea un agente.

¿Qué es el RAG agentico?

Agentic RAG es una forma avanzada de generación aumentada por recuperación donde los agentes de IA se integran estratégicamente en el flujo de trabajo de RAG para optimizar sus capacidades. En lugar de un paso fijo de "recuperar y luego generar", el modelo trata al recuperador como una herramienta a la que puede llamar en cualquier momento, decidiendo cuándo obtener los datos, qué consultas realizar y cómo vincular la evidencia en múltiples saltos.

Agentic RAG también rastrea el contexto mediante la memoria de trabajo a corto plazo y el estado a largo plazo. Recuerda las fuentes consultadas y lo que cada una reveló. Este registro evita búsquedas repetidas, facilita el razonamiento en varias rondas y permite al sistema recordar hallazgos anteriores o preferencias del usuario.

Además de proporcionar una interfaz dinámica para la recuperación de datos, Agentic RAG incorpora múltiples agentes especializados que colaboran en el flujo de trabajo. Cada agente filtra el ruido, evalúa la relevancia de los datos recuperados y ajusta dinámicamente los parámetros de recuperación según la información en tiempo real.

En resumen, Agentic RAG representa un paso significativo hacia la construcción de sistemas de IA más inteligentes, autónomos y basados ​​en el conocimiento.

¿Cómo funciona agentic RAG?

Sabemos que la RAG tradicional suele implicar una sola consulta, la recuperación de documentos relevantes y la generación de una respuesta basada en el contexto recuperado y la consulta original. La RAG agéntica, en cambio, descompone el proceso en una serie de pasos ejecutados por diferentes agentes inteligentes.

A continuación se muestra un desglose de los pasos que se siguen normalmente en la canalización RAG de la agencia:

Procesamiento avanzado de consultas: En lugar de incrustar directamente la consulta del usuario, el agente de comprensión y descomposición de consultas Primero analiza la consulta en cuanto a su intención, entidades clave y complejidad. Puede descomponer una consulta compleja en varias subconsultas.

Recuperación inteligente y de múltiples fuentes: Un espacio para hacer una pausa, reflexionar y reconectarse en privado. agente de recuperación Toma la consulta procesada (o subconsultas) y recupera información de diversas fuentes de conocimiento. Esto puede incluir bases de datos vectoriales (mediante incrustaciones y búsqueda por similitud), pero también grafos de conocimiento (mediante recorrido de grafos), la web (mediante estrategias de búsqueda dirigida) y, potencialmente, otras fuentes de datos estructuradas o no estructuradas. La elección del método y la fuente de recuperación puede ser dinámica en función del análisis de la consulta.

Fusión y clasificación de información contextual: La información recuperada de diferentes fuentes es recopilada por el agente de fusión de información, que añade contexto y evalúa la relevancia y calidad de cada dato. Puede filtrar información redundante o contradictoria y clasificar el contenido restante según su relevancia y fiabilidad.

Razonamiento y formulación del plan: El agente de razonamiento y planificación toma la información recopilada y desarrolla un plan paso a paso para construir la respuesta y guiar el proceso de generación. Puede realizar tareas de razonamiento como sintetizar información de múltiples documentos, identificar relaciones y extraer inferencias.

Generación mejorada con razonamiento: El agente generador utiliza luego un LLM, pero con un contexto más estructurado y razonado proporcionado por los pasos anteriores, para generar una respuesta más completa y precisa.

Evaluación y refinamiento de la respuesta: El agente de refinamiento evalúa la calidad de la respuesta generada. Si no cumple ciertos criterios, este agente puede activar iteraciones adicionales de los pasos de recuperación, razonamiento y generación, ajustando potencialmente las estrategias de otros agentes para mejorar la respuesta.

Gestión coordinada del flujo de trabajo: Durante todo este proceso, el agente de orquestación gestiona el flujo de información y coordina las actividades de todos los agentes individuales, garantizando que cada paso se ejecute en la secuencia correcta y que la información se transmita de manera eficiente entre ellos.

Entrega de respuesta final: Finalmente, el agente de salida presenta la respuesta generada al usuario.

¿Por qué las empresas necesitan un RAG agente?

Dicho de otro modo, ¿por qué las empresas necesitan agentes de IA cuando ya tienen RAG y LLM?

Inicialmente, RAG surgió como una forma de mejorar los modelos lingüísticos al fundamentar sus resultados con información recuperada del mundo real. Sin embargo, a medida que los casos de uso se vuelven más complejos, es evidente que un mecanismo de recuperación estático no puede seguir el ritmo de la fluidez y la profundidad de los ecosistemas de información modernos. A continuación, se muestra cómo RAG agentic ayuda a las empresas:

Superar las limitaciones estáticas

Los sistemas RAG tradicionales son eficaces para complementar los LLM con datos externos, pero les cuesta adaptarse sobre la marcha. La integración de agentes autónomos de IA gestiona, refina y verifica continuamente la información recuperada, garantizando que el componente generativo se alimente con el contenido más relevante y actualizado.

Cómo afrontar la explosión de datos

Con el crecimiento exponencial de la información digital y las consultas cada vez más complejas, las organizaciones necesitan un mecanismo más dinámico y autorregulado. Agentic RAG permite a las empresas aprovechar los LLM para obtener información mejorada y un aprendizaje continuo mediante la recuperación y el procesamiento inteligente de la información.

Ampliando los límites de la autonomía

A medida que avanzan los modelos de IA, crece también la ambición de construir sistemas capaces de razonar, planificar y adaptarse de forma independiente. La integración de agentes autónomos en el pipeline de RAG permite un mayor nivel de orquestación, ya que estos sistemas inteligentes participan activamente en la toma de decisiones sobre qué datos recuperar, cómo filtrarlos y cómo integrarlos con los resultados generativos.

Acceder a respuestas sensibles al contexto en tiempo real

El desarrollo de RAG con agente refleja la demanda de inteligencia en tiempo real en toda la industria. En otras palabras, las empresas buscan sistemas que puedan autocorregirse y actualizar su base de conocimientos continuamente. Esto es crucial para la precisión y las aplicaciones que requieren información oportuna en entornos dinámicos.

RAG agéntico vs. RAG tradicional

Si bien el RAG tradicional es un método altamente efectivo para mejorar los LLM con conocimiento externo, el RAG con agencia se distingue por integrar la IA autónoma en los procesos centrales de recuperación de información y generación de contenido. Esto conduce a un enfoque más dinámico e inteligente para la integración del conocimiento, lo que permite capacidades que van más allá del flujo de trabajo tradicional del RAG.

Estas son las diferencias entre el RAG tradicional y el RAG agéntico:

Inteligencia en la recuperación

TRAPO tradicional Generalmente, se emplea un mecanismo de recuperación más sencillo, basado en la coincidencia de palabras clave o la similitud semántica con una base de conocimiento preindexada. La estrategia de recuperación suele ser fija para cada consulta.

RAG agente Aprovecha la inteligencia de agentes autónomos para tomar decisiones sobre el proceso de recuperación. Estos agentes pueden formular consultas más sofisticadas, explorar múltiples estrategias de recuperación e incluso realizar recuperaciones iterativas basadas en los resultados iniciales.

Manejo de múltiples fuentes de datos

TRAPO tradicional Se puede configurar para buscar en múltiples fuentes de datos, pero el proceso suele estar predefinido y ser menos dinámico.

RAG agente Permite a los agentes seleccionar y consultar de forma inteligente diversas fuentes de datos según el contexto de la consulta y la información recopilada. Los agentes pueden decidir qué fuentes tienen más probabilidades de contener información relevante y cómo acceder a ellas de la mejor manera.

Complejidad de los flujos de trabajo

TRAPO tradicional Generalmente sigue un flujo de trabajo lineal: recuperar documentos relevantes, ampliar la solicitud y generar la respuesta.

RAG agente Admite flujos de trabajo más complejos y dinámicos. Los agentes descomponen consultas complejas en pasos más pequeños, organizan múltiples etapas de recuperación y procesamiento, e incluso involucran a diferentes agentes especializados para tareas específicas.

Adaptabilidad

TRAPO tradicional se basa en un proceso de recuperación y generación que a menudo es menos adaptable a los matices específicos de las consultas individuales o a los paisajes de información en evolución.

RAG agente exhibe una mayor adaptabilidad a medida que los agentes aprenden de interacciones pasadas, ajustan sus estrategias de recuperación a lo largo del tiempo y adaptan el procesamiento de la información en función de los requisitos específicos del usuario y el contexto de la conversación.

Precisión y comprensión contextual

RAG tradicionales La precisión depende en gran medida de la calidad de los documentos recuperados y de la capacidad del LLM para sintetizar la información. Comprensión contextual es manejado principalmente por el propio LLM.

RAG agente se beneficia de los agentes de IA que desempeñan un papel más activo para garantizar la precisión mediante la referencia cruzada de información de múltiples fuentes, el filtrado de datos irrelevantes o de baja calidad y el razonamiento sobre el contenido recuperado para proporcionar al LLM información más refinada y contextualmente rica para su generación.

¿Cómo utilizan las empresas Agentic RAG?

La integración de agentes autónomos en los sistemas RAG supone una reinvención estratégica de los flujos de trabajo de datos empresariales que permite a las organizaciones alcanzar niveles sin precedentes de inteligencia contextual y precisión. En la práctica, el RAG agéntico permite respuestas contextuales y de múltiples pasos que van mucho más allá de las simples interacciones con chatbots.

Estas son las áreas funcionales y los casos de uso a los que atiende agentic RAG:

Servicio al cliente

Las empresas están implementando RAG con agente en centros de llamadas y portales de atención al cliente para recuperar rápidamente datos actualizados (como documentos de políticas, guías de resolución de problemas o información de pedidos en tiempo real) y generar respuestas personalizadas. La respuesta a preguntas en tiempo real reduce los tiempos de resolución y la carga de trabajo manual.

Gestión del conocimiento interno y automatización de documentos

Las organizaciones utilizan agentic RAG para etiquetar, organizar y sintetizar automáticamente grandes volúmenes de documentos internos, transformándolos en bases de conocimiento que se pueden buscar y que respaldan una toma de decisiones más rápida.

Ventas, marketing e inteligencia empresarial (BI)

Los equipos de ventas y marketing utilizan Agentic RAG para generar comunicaciones personalizadas, automatizar la prospección de clientes potenciales y generar informes completos de análisis de mercado. Esto mejora la productividad y la toma de decisiones.

Servicios financieros y gestión de riesgos

En finanzas, los sistemas RAG de agencia facilitan tareas como el análisis de riesgo crediticio y el cumplimiento normativo, recuperando los datos de mercado y la documentación regulatoria más recientes y sintetizando la información para una toma de decisiones informada. La investigación también demuestra su aplicación en la creación de equipos de gestión de riesgos de modelos para el análisis de carteras.

¿Qué se necesita para implementar la arquitectura agentic RAG?

La arquitectura Agentic RAG combina métodos avanzados de recuperación con razonamiento inteligente y autónomo para ofrecer resultados de alta precisión. Pero ¿cómo pueden las empresas transformar sus flujos de trabajo de datos actuales en un sistema ágil, multipaso y sensible al contexto? Lograr esta transformación requiere tres capacidades fundamentales.

En primer lugar, es esencial el acceso a programas de maestría en derecho (LLM) de vanguardia y herramientas de IA generativa. Estos modelos proporcionan la base cognitiva necesaria que impulsa la toma de decisiones inteligente y el razonamiento matizado. En segundo lugar, una sólida capa de integración de datos es necesario conectar sin problemas varias fuentes de datos internas y externas, desde datos estructurados bases de datos empresariales A servicios dinámicos en la nube y API en tiempo real. Finalmente, el elemento que falta es una potente plataforma de creación de agentes de IA que ofrezca entornos de desarrollo intuitivos, lo que permite a los usuarios sin conocimientos técnicos diseñar, implementar y gestionar agentes de IA sin problemas.

Esta plataforma de agentes de IA funciona como un centro centralizado que automatiza el tedioso proceso de curación de datos y orquestación del flujo de trabajo. Optimiza la integración de fuentes de datos dispares, garantiza una calidad consistente de los datos y acelera el ciclo de desarrollo, poniendo a disposición de organizaciones de todos los tamaños soluciones de IA sofisticadas y autónomas.

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Astera AI Agent Builder está diseñado para empresas que desean implementar agentes de IA en diversas funciones. Las organizaciones pueden desarrollar soluciones de IA como:

• Agentes de RAG que extraen respuestas e información de documentos, contratos y bases de conocimiento empresariales
• Agentes de automatización del flujo de trabajo que interconectan procesos entre departamentos para lograr operaciones fluidas
• Agentes de atención al cliente que comprenden y responden a las necesidades del cliente, escalando problemas complejos cuando sea necesario
• Agentes de ventas que generan un alcance personalizado, responden a clientes potenciales y producen información procesable sobre las cuentas.
• Agentes de marketing que elaboran contenido de campañas, ofrecen sugerencias de optimización y analizan datos en torno a métricas clave.
• Agentes de RR.HH. que atienden consultas de los empleados sobre políticas, beneficios y procedimientos de incorporación.
• Agentes de TI y soporte técnico que resuelven problemas técnicos y automatizan la creación de tickets
• Agentes de finanzas y adquisiciones que generan resúmenes presupuestarios, procesan información de proveedores y manejan consultas relacionadas con las finanzas.

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