Agentic RAG: qué es y cómo funciona

Agentic RAG es una implementación avanzada de RAG que utiliza agentes de IA para resolver problemas complejos y ampliar las capacidades de los LLM mediante una toma de decisiones inteligente.

La IA generativa supuso en su momento una gran revolución tecnológica, pero pronto se detectaron sus limitaciones. Recupera respuestas de enormes conjuntos de datos, lo que a veces puede generar respuestas vagas o incorrectas, fenómeno conocido como alucinación de IA.

Para abordar este reto, la generación aumentada por recuperación (RAG) cobró protagonismo al conectar los LLM con conocimientos externos y actualizados. Paralelamente, los agentes de IA también ganaron popularidad en tareas que requieren toma de decisiones secuenciales y planificación.

Ahora que el papel de la inteligencia artificial en la gestión de tareas es cada vez más complejo, depender solo de RAG o de agentes de IA ya no es suficiente. Aquí es donde entra en juego Agentic RAG.

Agentic RAG combina las capacidades de RAG con las habilidades de toma de decisiones de los agentes de IA. En esta guía, vamos a profundizar en Agentic RAG, cubriendo su funcionamiento, casos de uso, retos y mejores prácticas.

¿Qué es Agentic RAG?

Agentic RAG es un sistema que fusiona la generación aumentada por recuperación (RAG) y los agentes de IA para crear aplicaciones de inteligencia artificial avanzada, más adaptativas y potentes. Antes de profundizar en Agentic RAG, aclaremos primero estas dos tecnologías.

La generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica para desarrollar aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grande (LLM). Permite que el LLM acceda a fuentes de conocimiento externas para obtener contexto relevante y minimizar las alucinaciones. En otras palabras, mejora la precisión y fiabilidad de los LLM proporcionando información procedente de fuentes de datos pertinentes.

Un agente de IA es un sistema autónomo que dispone de memoria y herramientas externas para percibir su entorno, razonar y actuar. La IA agentic lleva las capacidades de estos agentes aún más lejos, integrando razonamiento y planificación. Así, los agentes pasan de ser reactivos a proactivos y pueden gestionar tareas de forma más autónoma. Resultan especialmente útiles en tareas de planificación, toma de decisiones e interacción con flujos de trabajo complejos.

Agentic RAG integra ambas tecnologías incorporando agentes agentic en el flujo de trabajo de RAG. Esto permite al sistema gestionar la ejecución de tareas en varios pasos y tomar decisiones dinámicas. Así, el sistema sabe en todo momento qué debe hacer y cómo encontrar la información necesaria para completar la tarea.

Un ejemplo de Agentic RAG se encuentra en el diagnóstico sanitario. Un profesional introduce los síntomas de una persona y el sistema recupera investigaciones médicas actualizadas, sugiere posibles diagnósticos y propone tratamientos. Incluso puede formular preguntas adicionales para afinar sus recomendaciones.

RAG estándar vs. Agentic RAG: principales diferencias

Piensa en Agentic RAG como la evolución del RAG estándar, capaz de facilitar flujos de trabajo mucho más complejos. Consulta la siguiente tabla comparativa para entender mejor las diferencias clave entre ambos enfoques:

En resumen, RAG es útil para preguntas y respuestas básicas e investigación, mientras que Agentic RAG destaca en aplicaciones complejas y con grandes volúmenes de datos.

¿Cómo funciona Agentic RAG?

Agentic RAG se apoya en cuatro pilares: autonomía, recuperación de datos, generación aumentada y ciclo de retroalimentación. A continuación, se detallan estos pilares:

Autonomía en la toma de decisiones

Agentic RAG no necesita instrucciones explícitas para saber qué se requiere para completar una tarea. Incluso ante preguntas o conjuntos de datos incompletos, puede identificar de forma inteligente los elementos que faltan y localizarlos. En ocasiones, puede recurrir a consultas iterativas. Este enfoque lo convierte en un solucionador de problemas proactivo.

Recuperación de información relevante

Agentic RAG accede a datos en tiempo real mediante herramientas avanzadas, como bases de datos, APIs y grafos de conocimiento. Extrae información actualizada en lugar de limitarse a conocimientos estáticos preentrenados. Por ejemplo, puede obtener los últimos avances en investigación, tendencias de mercado y otros datos relevantes.

Respuestas contextuales y precisas con generación aumentada

Tras la recuperación de datos, Agentic RAG (por ejemplo, con LangChain) procesa e integra la información en una respuesta coherente utilizando modelos de lenguaje grande. Así garantiza respuestas contextualizadas, significativas y precisas.

Ciclo de retroalimentación para aprendizaje continuo

Por último, Agentic RAG incorpora un ciclo de retroalimentación para perfeccionar sus respuestas con el tiempo. Cada interacción con el sistema lo hace más inteligente, lo que impulsa una mejora continua del rendimiento.

Flujo de trabajo de Agentic RAG

Todos los pilares de Agentic RAG trabajan conjuntamente como una única unidad para la recuperación, aumento y generación de datos. Veamos cómo sería un flujo de trabajo típico de Agentic RAG con LangChain:

• Prompt: El usuario introduce una consulta en el sistema.
• Agente de IA: Descompone la consulta, determina el contexto que falta mediante consultas iterativas y selecciona de forma autónoma las herramientas (APIs o bases de datos) para recuperar los datos relevantes.
• Base de conocimiento: Extrae datos estructurados (bases de datos), no estructurados (artículos científicos) o en tiempo real (APIs/feeds de noticias).
• LLM: Sintetiza los datos recuperados en una respuesta contextualizada.
• Ciclo de retroalimentación: Mejora las respuestas futuras aprendiendo de las interacciones con los usuarios.

Así, un sistema Agentic RAG utiliza diferentes componentes para gestionar desde flujos de trabajo simples hasta los más complejos, con mayor conocimiento y automatización.

Casos de uso reales y beneficios de Agentic RAG para empresas

Agentic RAG tiene un amplio abanico de aplicaciones y ya está en funcionamiento en diferentes empresas y sectores.

Algunas aplicaciones habituales de Agentic RAG son:

• Atención al cliente: Agentic RAG permite a los sistemas de soporte adaptar las respuestas al contexto de cada cliente. Por ejemplo, puede resolver retrasos en pedidos ofreciendo soluciones en tiempo real como envíos urgentes o descuentos. Además, estos sistemas mejoran sus interacciones aprendiendo de los datos históricos.
• Sanidad: Los profesionales sanitarios utilizan Agentic RAG para sintetizar la investigación médica más reciente en recomendaciones basadas en la evidencia. Esto mejora la precisión diagnóstica y los planes de tratamiento. Además, la tecnología refuerza la seguridad del paciente al detectar interacciones farmacológicas y apoya la formación médica con acceso instantáneo a guías clínicas actualizadas.
• Educación: Los sistemas de tutoría inteligente emplean Agentic RAG para personalizar los itinerarios de aprendizaje, recuperando contenidos acordes al progreso y estilo de cada estudiante.
• Inteligencia empresarial: Las empresas automatizan el análisis de KPIs y la generación de informes con Agentic RAG. El sistema identifica tendencias ocultas en los datos y facilita la toma de decisiones proactiva para adelantarse a la competencia.
• Investigación científica: Los equipos de investigación utilizan Agentic RAG para localizar estudios relevantes y extraer conclusiones clave, reduciendo el tiempo dedicado a la revisión bibliográfica.

En definitiva, Agentic RAG puede facilitar a distintos departamentos e industrias un razonamiento inteligente y una toma de decisiones contextualizada. A continuación, tres casos de uso reales de Agentic RAG:

Microsoft Copilot

El asistente de IA Microsoft Copilot utiliza una solución Agentic RAG para optimizar su funcionamiento. En lugar de limitarse a respuestas preentrenadas, recupera la información más reciente de la documentación de Microsoft y de los foros de usuarios. Así, ofrece asistencia contextualizada y precisa, aumentando la tasa de resolución en el primer contacto.

BloombergGPT

BloombergGPT es un LLM de 50.000 millones de parámetros especializado en finanzas. Está integrado con Agentic RAG para recuperar datos financieros en tiempo real, análisis de expertos y tendencias de mercado. Así, ayuda a los usuarios a acceder a la información más actualizada para tomar decisiones de inversión eficaces.

Salesforce Agentforce

Salesforce Agentforce es una plataforma para que las organizaciones creen y gestionen agentes autónomos capaces de realizar diversas tareas. Su arquitectura agentic permite a los agentes recuperar datos en tiempo real y tomar decisiones de forma autónoma.

Beneficios de Agentic RAG para empresas

El principal beneficio de Agentic RAG reside en la mejora de la calidad de la recuperación de datos. Al permitir que los agentes de IA accedan a herramientas para obtener información adicional, se logran respuestas más precisas y contextualizadas. Además, la capacidad de razonamiento de los agentes proporciona una validación adicional del contexto recuperado.

Los beneficios clave de Agentic RAG para empresas incluyen:

• Respuestas más precisas y contextualizadas.
• Automatización de flujos de trabajo y aumento de la productividad.
• Información personalizada según el contexto y las preferencias del usuario.
• Actualizaciones e insights en tiempo real para la toma de decisiones.
• Mejora continua de las respuestas gracias al aprendizaje basado en la retroalimentación.

En resumen, Agentic RAG es un sistema inteligente que integra agentes de IA con capacidades avanzadas de recuperación y generación de datos.

GPTBots.ai: agente de IA empresarial impulsado por Agentic RAG

Saber qué es Agentic RAG es solo el primer paso, pero la cuestión clave es cómo pueden las organizaciones aprovecharlo. Aquí es donde entra GPTBots.ai.

GPTBots.ai es una plataforma líder para crear agentes de IA empresariales basados en Agentic RAG. Ayuda a las empresas a desarrollar agentes inteligentes para atención al cliente, análisis de datos, búsqueda empresarial, marketing y mucho más.

Básicamente, GPTBots.ai crea agentes de IA que combinan la inteligencia de los modelos de lenguaje grande (LLM) con el conocimiento exclusivo de la base de datos empresarial. Así, no solo comprenden y generan lenguaje natural, sino que también navegan por los datos y entornos operativos únicos de cada organización.

Así es como GPTBots.ai integra Agentic RAG para ofrecer agentes autónomos de alto nivel:

• Respuestas inteligentes y contextuales: Los agentes de IA comprenden consultas complejas y ofrecen respuestas relevantes y accionables.
• Toma de decisiones autónoma y resolución iterativa de problemas: Gracias al poder predictivo de los LLM y al acceso a la base de conocimiento empresarial, los agentes pueden tomar decisiones de forma autónoma y resolver problemas de manera iterativa.
• Integración fluida con sistemas empresariales existentes: Los agentes pueden integrarse con plataformas CRM, almacenes de datos o herramientas de comunicación, creando un ecosistema digital unificado que mejora la eficiencia operativa y optimiza los flujos de trabajo.

Las razones para elegir GPTBots.ai como plataforma para crear agentes de IA con Agentic RAG son evidentes:

• Desplegar y escalar agentes de IA de forma sencilla.
• Flujos de trabajo personalizables adaptados a las necesidades empresariales y soporte experto.
• Automatización sin código ultra personalizable para diseñar, probar y desplegar agentes de IA en todos los departamentos.

En definitiva, GPTBots.ai es tu plataforma integral para crear una amplia gama de agentes de IA respaldados por Agentic RAG, con razonamiento avanzado, automatización y eficiencia operativa.

Retos y mejores prácticas para adoptar Agentic RAG

La adopción de Agentic RAG también implica algunos retos, como los siguientes:

• Relevancia y calidad de los datos: Garantizar que los datos recuperados sean pertinentes y de alta calidad.
• Complicaciones de integración: Dificultades para equilibrar la interacción entre los agentes de IA, los sistemas de recuperación de datos y los LLM generativos.
• Mitigación de sesgos: Es fundamental evitar sesgos tanto en los conjuntos de datos de entrenamiento como en los contenidos recuperados.
• Escalabilidad operativa: Mantener operaciones en tiempo real a gran escala supone un reto de escalabilidad.

Mejores prácticas para Agentic RAG

Aunque existen desafíos en la adopción de Agentic RAG, algunas buenas prácticas pueden ser de gran ayuda. Te recomendamos estas tres para optimizar la implantación:

• Preparar y asegurar la calidad de los datos: Los datos utilizados para el entrenamiento y la recuperación deben ser relevantes, precisos y libres de sesgos.
• Elegir las herramientas y frameworks adecuados: Selecciona las mejores herramientas y marcos que realmente ofrezcan una experiencia agentic. LangChain y GPTBots.ai son dos de las plataformas líderes para crear agentes de IA basados en Agentic RAG.
• Monitorización continua y estrategias de optimización: Supervisa el rendimiento del sistema e implementa ciclos de retroalimentación para perfeccionar los resultados y adaptarse a los cambios en los requisitos.

Conclusiones

La inteligencia artificial avanza a gran velocidad con nuevos métodos para compartir conocimiento, razonar, representar información y tomar decisiones. Agentic RAG permite ahora a las empresas crear aplicaciones de inteligencia artificial avanzada, combinando la autonomía de la IA agentic y la recuperación dinámica de datos de RAG. Por tanto, es fundamental que las organizaciones integren Agentic RAG con herramientas como GPTBots.ai y optimicen sus operaciones con IA y mínima intervención humana.

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