Agentic RAG
RAG agéntico
En una frase
Agentic RAG: una variante de RAG en la que un agente decide cuándo, qué y cuántas veces buscar, en lugar de hacer una sola búsqueda fija.
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Explícamelo fácil
El RAG clásico siempre hace lo mismo: una búsqueda y responde. En el RAG agéntico, el modelo actúa como un investigador: descompone la pregunta, busca, lee, se da cuenta de que le falta algo, busca de nuevo en otra fuente y solo entonces responde.
Nivel técnico
Profundizando
La recuperación se expone como herramientas (búsqueda vectorial, SQL, búsqueda web) dentro de un bucle de agente. El modelo puede reescribir consultas, hacer búsquedas en varios pasos (multi-hop), verificar si la evidencia es suficiente y elegir fuentes. Gana precisión en preguntas complejas a cambio de más latencia, costo y menor previsibilidad, por lo que requiere buenas evaluaciones.
¿Por qué importa?
Permite responder preguntas que requieren combinar información de varios documentos o fuentes.
¿Dónde se utiliza?
- Investigación profunda
- Análisis de documentos múltiples
- Asistentes empresariales avanzados
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.
- Retrieval-Augmented GenerationUna técnica que conecta un LLM con fuentes de información externas: primero busca documentos relevantes y luego genera la respuesta basándose en ellos.
- AI AgentUn sistema en el que un modelo de IA decide por sí mismo qué pasos dar y qué herramientas usar para cumplir un objetivo.
- Tool CallingLa capacidad de un modelo de solicitar el uso de herramientas externas —buscar, calcular, consultar APIs— y usar sus resultados para responder.
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Conceptos relacionados
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