El artículo explora las diferencias entre RAG (Retrieval Augmented Generation) y Agentic RAG, dos métodos que combinan la recuperación de información con modelos de lenguaje grandes (LLM) para generar respuestas. RAG tradicional implica la recuperación de datos relevantes de fuentes pre-indexadas en una base de datos vectorial, la posterior combinación de esta información con la consulta del usuario y, finalmente, el uso de un LLM para generar la respuesta final.
Sin embargo, RAG tradicional tiene limitaciones en cuanto a adaptabilidad y depende del conocimiento estático, lo que lo hace menos flexible para información dinámica y en tiempo real. Agentic RAG, por otro lado, mejora este proceso mediante la introducción de agentes de IA que pueden tomar decisiones, seleccionar herramientas e incluso refinar las consultas para obtener respuestas más precisas y flexibles.
En Agentic RAG, la consulta del usuario se dirige a un agente de IA que utiliza memoria a corto y largo plazo para rastrear el contexto de la consulta. Este agente formula una estrategia de recuperación y selecciona las herramientas apropiadas, como búsqueda vectorial, múltiples agentes y servidores MCP, para recopilar datos relevantes de la base de conocimiento. El agente combina los datos recuperados con la consulta y el prompt del sistema, y luego pasa esta información al LLM, que procesa la entrada optimizada para responder a la consulta del usuario.
En resumen, Agentic RAG ofrece una mayor flexibilidad y precisión en comparación con RAG tradicional, al permitir a los agentes de IA tomar decisiones inteligentes durante el proceso de recuperación de información. Esto resulta especialmente útil en escenarios que requieren la gestión de información dinámica y la adaptación a diferentes contextos.
Lecturas Relacionadas:
- A Cheatsheet on Kubernetes: Una guía rápida sobre Kubernetes, una plataforma de orquestación de contenedores. https://blog.bytebytego.com/p/a-cheatsheet-on-kubernetes
- 6 Data Structures to Save Storage: Explora diferentes estructuras de datos que ayudan a optimizar el almacenamiento. https://blog.bytebytego.com/p/6-data-structures-to-save-storage
- 5 Database Normal Forms Every Developer Should Know: Repasa las formas normales de bases de datos que todo desarrollador debe conocer. https://blog.bytebytego.com/p/5-database-normal-forms-every-developer
Fuente Original:
Fuente Original: https://blog.bytebytego.com/p/ep169-rag-vs-agentic-rag
