Agentic RAG

Agentic RAG integra agentes inteligentes en los sistemas RAG tradicionales para mejorar la recuperación de información, permitiendo el análisis autónomo de consultas y la toma de decisiones estratégicas. Se utiliza para respuestas adaptativas en tiempo real, soporte automatizado y gestión interna del conocimiento.

¿Qué es Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) es un marco avanzado de IA que integra agentes inteligentes en el sistema RAG tradicional. El RAG tradicional combina grandes modelos de lenguaje (LLM) con fuentes de conocimiento externas para mejorar la precisión de las respuestas proporcionando contexto adicional al LLM. Agentic RAG se basa en esta base, permitiendo que los agentes de IA analicen consultas de forma autónoma, tomen decisiones estratégicas y realicen razonamientos en múltiples pasos. Este enfoque permite que los sistemas gestionen tareas complejas en conjuntos de datos diversos, aportando un método dinámico y flexible a la recuperación de información.

El agente utiliza el Document Retriever y decide si el documento es relevante para la consulta de entrada

¿Cómo se utiliza Agentic RAG?

Agentic RAG se emplea principalmente para mejorar la eficiencia y precisión en tareas complejas de recuperación de información. Al usar agentes de IA, va más allá de los sistemas estáticos basados en reglas y presenta marcos inteligentes y adaptativos capaces de planificar y ejecutar en tiempo real. Estos agentes pueden aprovechar múltiples fuentes de datos, herramientas externas y APIs para recuperar, evaluar y sintetizar información, proporcionando así respuestas más completas y contextuales.

Casos de uso

Respuestas adaptativas en tiempo real

Agentic RAG asegura que tanto empleados como clientes reciban información precisa con prontitud, mejorando la productividad mediante una gestión eficiente de datos.

Sistemas de soporte automatizado

Al proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas, Agentic RAG reduce la carga de trabajo de los agentes humanos, mejorando la eficiencia y los tiempos de respuesta.

Gestión interna del conocimiento

Agentic RAG agiliza el acceso a información crucial dentro de las organizaciones, ayudando a los empleados a tomar decisiones informadas de manera rápida y eficiente.

Apoyo a la investigación e innovación

El sistema ayuda a sintetizar y presentar datos relevantes para iniciativas estratégicas, apoyando los esfuerzos de innovación e investigación.

Características clave de Agentic RAG

• Razonamiento adaptativo: Utiliza un razonador para interpretar la intención del usuario, desarrollar planes estratégicos de recuperación de información y evaluar la fiabilidad de las fuentes de datos.
• Red colaborativa de agentes: Funciona como una red de agentes especializados, cada uno capacitado para manejar conjuntos de datos extensos y diversos.
• Planificación y ejecución dinámica: Capaz de planificar y optimizar procesos de consulta en tiempo real, permitiendo un manejo más eficaz de consultas complejas.
• Control inteligente de calidad: Los agentes no solo recuperan datos, sino que también evalúan y verifican la información para garantizar salidas precisas y confiables.
• Integración de herramientas externas: Permite a los agentes utilizar una variedad de herramientas y recursos externos, mejorando las capacidades de recopilación y procesamiento de información.

Estrategias de implementación

Modelos de lenguaje con función de llamadas

Los sistemas Agentic RAG pueden construirse usando modelos de lenguaje con capacidades de función de llamada. Este enfoque permite que los modelos interactúen con herramientas predefinidas, accediendo y citando recursos web, ejecutando código, y más.

Frameworks de agentes

Frameworks como FlowHunt, DSPy, LangChain y CrewAI ofrecen plantillas y herramientas preconstruidas que simplifican la construcción de sistemas Agentic RAG. Estos frameworks facilitan la integración de sistemas multiagente y recursos externos, mejorando la adaptabilidad y eficiencia del sistema.

Prompt para calificación de documentos

Necesitamos proporcionar al agente una herramienta que califique el documento encontrado en los Documentos indexados. Aquí tienes un ejemplo de prompt para clasificar el documento encontrado y decidir si responde a la pregunta del usuario. Según esta decisión, el agente puede reescribir su prompt de búsqueda y buscar nuevamente.

Eres un evaluador que valora la relevancia de un documento recuperado respecto a una pregunta de usuario.
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Documento recuperado:
{context}
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Pregunta del usuario: {question}
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Si el documento contiene palabra(s) clave o significado semántico relacionado con la pregunta del usuario, califícalo como relevante.
Da una puntuación binaria 'sí' o 'no' para indicar si el documento es relevante para la pregunta.

Tendencias futuras

Agentic RAG sigue evolucionando con los avances en tecnologías de IA. Las tendencias incluyen recuperación multimodal, capacidades multilingües y procesamiento de lenguaje natural mejorado que conecta la interacción humano-computadora. ¡Descubre hoy sus aspectos clave, funcionamiento y aplicaciones!"), lo que promete ampliar la aplicabilidad y efectividad de los sistemas Agentic RAG en diversas industrias.

En resumen, Agentic RAG representa un gran avance en la recuperación de información impulsada por IA, ofreciendo un enfoque sofisticado para gestionar consultas complejas y mejorar los procesos de toma de decisiones. Su capacidad de adaptación, razonamiento y uso de conocimiento externo lo posiciona como una herramienta poderosa para organizaciones que manejan entornos de información dinámicos y a gran escala.

Trabajos destacados sobre Agentic RAG

1. RAG-DDR: Optimización de la Generación Aumentada por Recuperación usando Recompensas Diferenciables de Datos
   Publicado: 2024-10-17
   Este artículo aborda la optimización de los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para reducir las alucinaciones en grandes modelos de lenguaje (LLM) mediante el uso del método Differentiable Data Rewards (DDR). El estudio destaca las limitaciones de los métodos tradicionales de ajuste supervisado (SFT) que pueden hacer que los módulos RAG se sobreajusten y descuiden las preferencias de datos entre agentes. El método DDR mejora los sistemas RAG alineando las preferencias de datos y optimizando a los agentes para producir mejores resultados, mejorando en última instancia el rendimiento del sistema RAG. Los experimentos muestran la notable efectividad de DDR sobre SFT, especialmente para LLM de menor escala dependientes del conocimiento recuperado. La investigación también demuestra la capacidad superior de DDR para alinear preferencias de datos entre módulos RAG, mejorando la eficacia del módulo generador en la extracción de información y mitigando conflictos. Leer más.

2. Estudio sobre el método de implementación de un sistema RAG avanzado basado en agentes utilizando grafos
   Publicado: 2024-09-13
   Este estudio explora la mejora de sistemas de preguntas y respuestas basados en conocimiento mediante la implementación de un sistema RAG avanzado utilizando tecnología de grafos, superando las limitaciones de los modelos existentes. La investigación aborda carencias como la degradación de la precisión y la imposibilidad de incorporar datos en tiempo real en los sistemas RAG tradicionales. Mediante el uso de LangGraph, el estudio mejora la fiabilidad y síntesis de los datos recuperados para obtener respuestas más precisas. El artículo proporciona pasos de implementación detallados y directrices, convirtiéndose en un recurso práctico para desplegar sistemas RAG avanzados en entornos corporativos. Este enfoque está orientado a mejorar la comprensión contextual y reducir sesgos en las salidas de los RAG.

3. Optimización de técnicas RAG para chatbots de PDF en la industria automotriz: un caso de estudio con modelos Ollama desplegados localmente
   Publicado: 2024-08-12
   El artículo presenta un caso de estudio sobre la optimización de técnicas RAG para chatbots de PDF offline en la industria automotriz, enfocándose en desplegar LLM en entornos locales de bajo rendimiento. El estudio aborda los desafíos de procesar documentos complejos y específicos del sector, así como la mejora de las capacidades de recuperación y generación de información. Se muestra la exitosa aplicación de técnicas RAG optimizadas para crear chatbots eficientes y confiables en entornos industriales, destacando el potencial para mejorar la gestión de información en entornos de producción. Los hallazgos sugieren mejoras significativas en el rendimiento del chatbot y la satisfacción del usuario mediante implementaciones RAG personalizadas.