¿Qué es el RAG agencial? La nueva frontera del RAG

En esta entrada del blog aprenderás:

• Cómo hemos evolucionado del RAG estándar al RAG Agentic.
• Qué es realmente el RAG Agentic.
• Cómo funciona y cuáles son las arquitecturas más comunes para implementarlo.
• Una comparación entre el RAG tradicional y el RAG Agentic.
• Sus principales casos de uso.
• Los principales retos que plantea y cómo abordarlos como un profesional.

¡Empecemos!

De RAG a RAG agencial

RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que mejora las aplicaciones LLM proporcionándoles un contexto externo relevante. Funciona recuperando documentos a través de fuentes de datos en el momento de la consulta y alimentándolos al LLM.

Esto ayuda a basar las respuestas del modelo en información precisa, lo que reduce el riesgo de alucinaciones. Sin embargo, las aplicaciones RAG tradicionales tienen dos limitaciones importantes:

1. Por lo general, dependen de una sola fuente de conocimiento externo, o de un número limitado de ellas.
2. Siguen un enfoque único: el contexto se recupera una sola vez, sin razonamiento iterativo ni validación de la información recuperada.

Mientras tanto, el panorama de la IA está evolucionando rápidamente con el auge de los agentes de IA. Se trata de sistemas basados en LLM capaces de razonar, planificar, recordar y utilizar herramientas externas (por ejemplo, a través de MCP). Estos agentes pueden realizar tareas complejas de varios pasos, adaptarse a nuevas entradas y tomar decisiones basadas en observaciones.

Este cambio exige un enfoque más avanzado: el RAG agénico. ¡Es hora de explorar esta nueva era de generación aumentada por recuperación!

¿Qué es el RAG agénico?

El RAG agencial es una arquitectura RAG impulsada por agentes de IA. En esencia, transforma el proceso estático de recuperación-generación en un proceso dinámico impulsado por agentes.

A diferencia del RAG tradicional, no se basa en una secuencia fija de pasos de recuperación y generación. En su lugar, el RAG agencial cede el control a un agente autónomo capaz de razonar, planificar y utilizar herramientas.

En esta configuración, el agente RAG es responsable de decidir cómo recuperar la información, qué herramientas utilizar y cuándo refinar su comprensión de la consulta del usuario. Puede interactuar con varias fuentes de datos, validar resultados, iterar sobre los pasos e incluso colaborar con otros agentes cuando sea necesario.

Esa arquitectura abre la puerta a sistemas de IA basados en agentes más flexibles, adaptables e inteligentes. El RAG agencial está diseñado para manejar tareas complejas de varios pasos con mayor conciencia contextual y autonomía.

¿Cómo funciona el RAG agencial?

Agentic RAG funciona incorporando agentes de IA en la etapa de recuperación de un proceso RAG. En lugar de extraer documentos de forma pasiva de una única fuente, la idea es confiar en agentes de recuperación que eligen activamente cómo y dónde obtener la información.

Estos agentes pueden acceder a una amplia gama de herramientas, como bases de datos vectoriales, motores de búsqueda web, API externas, calculadoras y mucho más. Por ejemplo, podrían conectarse a un servidor MCP que expone más de 20 herramientas para la extracción de datos en tiempo real desde cualquier página web.

El agente RAG se encarga de todo. Puede determinar si es necesaria la recuperación, qué herramienta utilizar, cómo formular la consulta y si el contexto recuperado es lo suficientemente bueno o si es necesario volver a intentarlo.

En casos más complejos, pueden colaborar varios agentes RAG especializados. Un agente puede consultar una base de datos estructurada, mientras que otro extrae datos de correos electrónicos o páginas web.

Aunque el concepto aún es nuevo, las principales bibliotecas de agentes de IA ya ofrecen todo lo necesario para implementar flujos de trabajo RAG con agentes. A continuación, exploraremos dos arquitecturas populares para comprender mejor cómo funciona este mecanismo.

RAG de agente único

La forma más simple de RAG con agentes se implementa utilizando un sistema de agente único que funciona como un enrutador. Este agente se denomina a menudo enrutador RAG con agentes o agente de enrutamiento RAG.

En esta arquitectura, un único agente de IA recibe la consulta del usuario y decide qué fuente de conocimiento externa o herramienta utilizar para la recuperación. El agente enrutador puede conectarse a una o más fuentes, sin limitaciones estrictas, desde bases de datos vectoriales hasta API de rastreo.

El agente RAG enruta la consulta a la fuente más relevante, recupera la información necesaria y pasa el contexto recuperado al LLM. En otras palabras, combina los datos recuperados con la consulta del usuario para ayudar al LLM a generar una respuesta final y precisa.

Este diseño es sencillo y eficaz, lo que lo hace muy adecuado para casos de uso con un número limitado de herramientas o fuentes de datos.

Sistemas RAG multiagente

Para tareas más complejas, es preferible una arquitectura multiagente. En este caso, un agente maestro coordina varios agentes de recuperación especializados.

Cada uno de esos agentes es responsable de un dominio de datos o una tarea específicos dentro del proceso general del RAG. Por ejemplo, un agente puede recuperar documentos internos de propiedad exclusiva, otro puede recopilar información de la web, mientras que otros pueden agregar o validar los datos.

Esta división del trabajo permite al sistema gestionar consultas multifacéticas de manera más eficiente. Esto se debe a que los agentes pueden trabajar en paralelo para recopilar y procesar información de diferentes fuentes.

Los sistemas RAG multiagente suelen incluir una variedad de agentes especializados, tales como:

• Agentes de enrutamiento: deciden qué fuentes de datos y herramientas utilizar en función de la consulta del usuario y dirigen el flujo a través del canal RAG más relevante.
• Agentes de planificación de consultas: desglosan las consultas complejas en subtareas, las distribuyen entre los agentes y consolidan los resultados en una respuesta coherente.
• Agentes ReAct: utilizan el razonamiento y los pasos de acción para resolver tareas de forma iterativa según el paradigma ReAct. Pueden seleccionar herramientas y refinar acciones de forma dinámica basándose en resultados intermedios.
• Agentes de planificación y ejecución: ejecutan de forma independiente flujos de trabajo completos de varios pasos, lo que mejora la eficiencia y reduce la necesidad de volver a un planificador central.

Esta arquitectura modular y colaborativa hace que el RAG multiagente sea muy adaptable y potente. De este modo, resulta ideal para aplicaciones de IA sofisticadas y del mundo real.

RAG frente a RAG agencial

El RAG funciona en contextos limitados, pero está restringido por su recuperación única, su falta de adaptabilidad y su incapacidad para validar o perfeccionar sus resultados.

Por otro lado, el RAG agencial integra agentes de IA en el proceso para crear un sistema más inteligente y flexible. Esto refleja mejor la forma en que los seres humanos piensan y actúan cuando resuelven tareas complejas utilizando información de canales fiables.

Para una comparación rápida, consulte la tabla resumen de RAG frente a RAG agencial a continuación:

Nota: Ni siquiera el sistema RAG más potente, ya sea tradicional o agencial, puede eliminar por completo el riesgo de alucinaciones de la IA.

¿El RAG agencial es siempre mejor que el RAG estándar?

TL;DR: No, no necesariamente. Todavía hay situaciones en las que el RAG tradicional es la mejor opción.

Teniendo en cuenta todas las ventajas que hemos comentado, es posible que se pregunte si sigue habiendo motivos para utilizar los procesos RAG tradicionales. La respuesta es sí.

Aunque el RAG agentico aporta todas las ventajas mencionadas anteriormente, también tiene sus inconvenientes. Un mayor número de agentes implica una mayor complejidad, mayores costes y una mayor superficie para errores o fallos. Los sistemas agenticos también pueden ser más difíciles de depurar y más lentos debido a la sobrecarga de coordinación. También puede resultar difícil comprender qué ha ocurrido entre bastidores y cómo se ha obtenido una respuesta específica.

El RAG tradicional sigue siendo ideal para casos de uso más sencillos y bien definidos, en los que la velocidad y la rentabilidad son lo más importante. En cambio, el RAG agentico destaca en otros escenarios. ¡Descúbralos!

Casos de uso del RAG agentico

El RAG agentico destaca en escenarios que exigen una interacción dinámica con diversas fuentes de información, como por ejemplo

• Búsqueda empresarial en silos de datos: permita a los agentes recuperar y consolidar información de correos electrónicos, bases de datos, documentos internos y API, todo en una respuesta completa.
• Atención al cliente automatizada: gestione las consultas rutinarias de forma autónoma, mientras que las cuestiones complejas se derivan de forma inteligente a agentes humanos cuando es necesario.
• Investigación y análisis complejos: sintetice información de bases de conocimiento y fuentes dispares para responder a preguntas de investigación intrincadas o realizar análisis en profundidad.
• Generación de contenido personalizado: integrar información específica del usuario con conocimientos más amplios para crear contenido altamente personalizado, como informes personalizados o materiales de aprendizaje.
• Procesamiento de datos multimodal: razone a partir de texto, imágenes y audio para revisiones de cumplimiento, reclamaciones de seguros o más.

Retos del RAG agénico y cómo superarlos

Entre todos los nuevos retos que plantea la gestión de una arquitectura con uno o más agentes RAG, el RAG agénico sigue compartiendo muchas de las dificultades fundamentales que se encuentran en los sistemas RAG tradicionales.
La razón es que la mayor parte de la complejidad proviene de la recuperación de datos fiables y de alta calidad, independientemente de la arquitectura.

Sin embargo, Agentic RAG va un paso más allá. No se trata solo de tener acceso a datos fiables en todos los sectores. También se necesitan herramientas, aplicaciones y sistemas para recuperar, analizar, transformar y trabajar con esos datos.

Por lo tanto, es necesario tener acceso a una infraestructura de IA completa para los datos. Eso es exactamente lo que ofrece Bright Data a través de sus soluciones de IA, que incluyen:

• Proveedores de datos: conéctese con proveedores de confianza para obtener conjuntos de datos de alta calidad y preparados para la IA a gran escala.
• Agentes de IA autónomos: busque, acceda e interactúe con cualquier sitio web en tiempo real utilizando un potente conjunto de API.
• Aplicaciones de IA verticales: cree canalizaciones de datos fiables y personalizadas para extraer datos web de fuentes específicas del sector.
• Modelos básicos: acceda a conjuntos de datos conformes y a escala web para impulsar el preentrenamiento, la evaluación y el ajuste.
• IA multimodal: aproveche el mayor repositorio del mundo de imágenes, vídeos y audio, optimizado para la IA.
• Paquetes de datos: obtenga conjuntos de datos seleccionados, listos para usar, estructurados, enriquecidos y anotados.

Conclusión

En un mundo impulsado por la IA que avanza rápidamente hacia los agentes inteligentes, el RAG agentivo representa la evolución natural de los flujos de trabajo RAG tradicionales. Mejora los canales RAG estándar al introducir agentes de IA capaces de razonar y validar los datos contextuales recuperados.

Como se ha explicado aquí, los principales retos no solo provienen del acceso a datos de alta calidad. También requieren disponer de herramientas preparadas para agentes para la recuperación, validación y transformación. Eso es precisamente lo que la infraestructura de IA de Bright Data está diseñada para proporcionar.

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