¿Qué son?
Son sistemas que combinan las capacidades de recuperación de datos y modelos de generación para proporcionar respuestas contextualizadas. El modelo luego genera una respuesta basada en la consulta y la información recuperada.
El RAG con Agentes (Generación Aumentada por Recuperación) extiende los sistemas RAG tradicionales al combinar agentes autónomos con recuperación dinámica de conocimiento.
Mientras que los sistemas RAG tradicionales utilizan un LLM para responder consultas basadas en datos recuperados, el RAG con agentes permite un control inteligente tanto de los procesos de recuperación como de generación, mejorando la eficiencia y precisión.
Los sistemas RAG tradicionales enfrentan limitaciones clave, como depender de un solo paso de recuperación y enfocarse en la similitud semántica directa con la consulta del usuario, lo que puede pasar por alto información relevante.
El RAG con agentes aborda estos problemas permitiendo que el agente formule autónomamente consultas de búsqueda, critique los resultados recuperados y realice múltiples pasos de recuperación para obtener un resultado más personalizado y completo.
Al construir sistemas RAG con agentes, el agente puede emplear estrategias sofisticadas como:
- Reformulación de Consultas: En lugar de usar la consulta del usuario en bruto, el agente puede elaborar términos de búsqueda optimizados que coincidan mejor con los documentos objetivo
- Recuperación Multi-Paso: El agente puede realizar múltiples búsquedas, utilizando los resultados iniciales para informar consultas posteriores
- Integración de Fuentes: La información puede combinarse de múltiples fuentes como búsqueda web y documentación local
- Validación de Resultados: El contenido recuperado puede analizarse para determinar su relevancia y precisión antes de incluirlo en las respuestas
Los sistemas RAG con agentes efectivos requieren una consideración cuidadosa de varios aspectos clave. El agente debe seleccionar entre las herramientas disponibles según el tipo de consulta y el contexto. Los sistemas de memoria ayudan a mantener el historial de conversación y evitar recuperaciones repetitivas. Tener estrategias de respaldo garantiza que el sistema pueda seguir proporcionando valor incluso cuando los métodos de recuperación principales fallan. Además, implementar pasos de validación ayuda a garantizar la precisión y relevancia de la información recuperada.
¿Cómo funciona?
El agente sigue este proceso:
- Analiza la Solicitud: El agente de Alfred identifica los elementos clave de la consulta—planificación de fiesta temática de superhéroes de lujo, con enfoque en decoración, entretenimiento y catering.
- Realiza la Recuperación: El agente utiliza DuckDuckGo para buscar la información más relevante y actualizada, asegurándose de que se alinee con las preferencias refinadas de Alfred para un evento lujoso.
- Sintetiza la Información: Después de recopilar los resultados, el agente los procesa en un plan coherente y accionable para Alfred, cubriendo todos los aspectos de la fiesta.
- Almacena para Referencia Futura: El agente almacena la información recuperada para un fácil acceso al planificar eventos futuros, optimizando la eficiencia en tareas posteriores.