La generación aumentada por recuperación (RAG) es una función que mejora los grandes modelos lingüísticos, dotándolos de nuevas capacidades y permitiendo un funcionamiento más sistemático. Los modelos lingüísticos grandes pueden generar resultados utilizando datos preentrenados. En cambio, los LLM con una implementación de generación aumentada por recuperación (RAG) pueden generar resultados utilizando fuentes de datos específicas. Aunque la RAG ya es una solución eficaz para las empresas, es posible dar un paso más con la RAG agéntica. La RAG agéntica es una implementación de nueva generación que se integra con agentes de IA y utiliza bases de datos precisas para automatizar las tareas de tu organización.

En este artículo, exploraremos qué es la Generación Aumentada por Recuperación Agéntica (RAG) y sus ventajas.

¿Preparado?

¡Comencemos!

TL; DR

  • Agentic RAG La generación aumentada de recuperación (RAG) es una implementación de nueva generación de la generación de salida aumentada de recuperación tradicional.
  • La generación aumentada por recuperación (RAG) mejora las fuentes de datos LLM, permitiéndoles utilizar múltiples bases de datos.
  • Agentic RAG proporciona a las empresas ventajas como el acceso a la información en tiempo real y la automatización de tareas complejas por capas.
  • Puedes utilizar Agentic RAG para la automatización de flujos de trabajo, soporte de conocimientos, resumen de documentos y análisis de datos.
  • La IA Agenética puede generar respuestas personalizadas analizando los perfiles de los empleados, y maximizando sus beneficios.
  • La IA Agentic te permite buscar en varias bases de conocimiento con una sola consulta.
  • Si buscas un asistente de IA para empresas que ofrezca RAG Agentic y pueda integrarse fácilmente en tu empresa, TextCortex es el camino a seguir.

¿Qué es la RAG Agenética?

La RAG Agenética (Generación Aumentada de Recuperación) es una implementación de nueva generación de la generación de resultados aumentada de recuperación tradicional. Mejora los sistemas RAG existentes mediante agentes de IA que son herramientas de IA autónomas que toman decisiones independientes, planifican acciones, coordinan otras herramientas en tiempo real y gestionan todo el proceso por sí mismas.

A diferencia de las herramientas de IA tradicionales, los agentes de IA disponen de mecanismos independientes de toma de decisiones y acción. Para que el agente de IA que utilices en tu empresa funcione correctamente y produzca resultados coherentes, debe poder utilizar las bases de datos de tu empresa. Aquí es donde entra en juego la IA agéntica. La IA agéntica es clave para proporcionar a tus herramientas de agente de IA acceso a los datos internos que necesitan para actuar, planificar y automatizar todo el flujo de trabajo.

¿Cuál es la diferencia entre la GAR Agenética y la GAR Tradicional?

La GAR tradicional utiliza bases de datos de empresas para grandes modelos lingüísticos, lo que permite recuperar datos y que los LLM generen salidas con datos específicos. Aunque este método es eficaz para consultas sencillas o de nivel medio, puede ser deficiente para entradas complejas o consultas en las que el contexto no está claro, sobre todo cuando la consulta implica el razonamiento a través de múltiples sistemas.

En cambio, Agentic RAG maneja entradas complejas y ofrece un enfoque flexible e inteligente. Agentic RAG puede adaptar la recuperación en tiempo real en función de lo que se encuentre o falte. Agentic RAG puede encontrar fuentes de información alternativas reescribiendo las entradas para refinar el contexto. Agentic RAG puede descomponer tareas complejas en pasos sencillos y asignarlas a otras herramientas de IA. Gracias a su estructura, la IA Agentic puede utilizar varias bases de conocimiento simultáneamente.

Componentes RAG Agenticos

Los sistemas RAG agénticos tienen distintos componentes que difieren de los sistemas RAG tradicionales. El GAR Agenético está construido sobre componentes modulares que colaboran en la recuperación, el razonamiento, las bases de conocimiento y la respuesta. Los componentes del GAR Agenético incluyen:

  • AgentesRouter: Determina la mejor fuente y herramienta de consulta.
  • SistemaMultiagente: Asigna múltiples agentes para tareas complejas.
  • Agentes dePlanificación y Razonamiento: Desglosan las indicaciones del usuario y deciden secuencias de tareas.
  • Repositorios devectores: Permite una recuperación rápida y precisa.
  • LLMs deconocimiento: Generar respuestas conscientes del contexto.
  • APIs: Conecta a los agentes con sistemas internos como CRMs y bases de conocimiento.
  • Memoriadel Agente: Realiza un seguimiento de los pasos anteriores y del contexto compartido entre tareas.

Ventajas del GAR Agenético

La RAG Agentic es una herramienta más funcional para las empresas que la RAG tradicional, gracias a su capacidad para realizar tareas complejas y utilizar varias fuentes de datos simultáneamente. Las principales ventajas de la RAG Agentic (generación aumentada por recuperación) son:

  • Respuestas más inteligentes y pertinentes
  • Gestionar tareas complejas y por niveles
  • Personalizable
  • Modular
  • Acceso a la información en tiempo real

Mejores casos de uso y aplicaciones del GAR Agenético

La Generación Aumentada de Recuperación Agéntica (RAG) es especialmente útil en entornos empresariales donde el conocimiento es fundamental para completar tareas y generar ideas. Descubramos juntos los mejores casos de uso de la RAG agéntica.

Automatización del flujo de trabajo

Con Agentic RAG, puedes ahorrar tiempo automatizando los flujos de trabajo de tu empresa u organización. Agentic RAG utiliza bases de datos relevantes para completar tareas y flujos de trabajo con precisión. De este modo, puedes estar seguro de que los flujos de trabajo que automatices serán siempre fiables y cumplirán las normas de tu empresa.

Automatización del flujo de trabajo RAG

Apoyo al conocimiento

Si no quieres que tus empleados pierdan tiempo buscando documentos en los sistemas de bases de conocimiento, Agentic RAG es la solución para ti. Con Agentic RAG, tus empleados pueden encontrar rápidamente información en cualquier base de datos mediante consultas. De esta forma, en lugar de perder tiempo buscando información, pueden centrarse en sus tareas principales y aumentar su productividad.

Base de conocimientos AI - RAG

Resumir y analizar documentos

Los GAR de Agentic pueden escanear diferentes sistemas de bases de conocimiento para resumir todos los documentos relacionados con tu consulta y presentártelos en unas pocas frases. Los GAR de Agentic también pueden resumir documentos específicos, generar nueva información o generar ideas resumiendo todos los documentos categorizados.

Análisis de documentos con RAG

Investiga

Agentic RAG facilita a los equipos de producto o estrategia la extracción de información de múltiples conjuntos de datos y la combinación de información relevante para generar perspectivas nuevas y únicas. Mientras que este proceso puede llevar horas, días o semanas de forma manual, Agentic RAG elimina el trabajo pesado y acelera todo el proceso.

Investigación con generación aumentada de recuperación

TextCortex - Aprovechar el RAG Agentic

Si buscas un asistente de IA para empresas que ofrezca Agentic RAG y que puedas integrar directamente en tu empresa, TextCortex está diseñado para ti. TextCortex ofrece bases de conocimientos, agentes de IA, Agentic RAG, un asistente de IA conversacional, múltiples LLM, automatización del flujo de trabajo y funciones de ayuda a la redacción para los usuarios de la empresa.

Con TextCortex, puedes automatizar tareas en todos tus departamentos, como marketing, finanzas y recursos humanos, y utilizar agentes de IA para flujos de trabajo específicos. Nuestros agentes de IA se integran con las múltiples bases de datos de tu empresa para recopilar todos los datos relevantes y convertirlos en información.

Automatización RAG Agentic

Con TextCortex, puedes analizar documentos, conjuntos de datos, conocimientos y todas tus fuentes de datos sobre cualquier tema. TextCortex explora todas tus bases de conocimiento, recopila los datos relevantes para tu consulta y los analiza para generar perspectivas.

Si quieres mejorar el rendimiento de tus empleados y ahorrar tiempo, ZenoChat, el asistente conversacional de IA, es una solución eficaz para todos tus empleados. Con ZenoChat, tus empleados pueden encontrar todos sus datos a través de Zeno, ahorrando tiempo en lugar de buscarlos manualmente. Comprueba los resultados de uno de nuestros casos prácticos:

  • Reducción del tiempo de búsqueda de experiencia interna de minutos a segundos
  • Un 10-12% más de eficacia en la creación de propuestas
  • La confianza de los empleados en el trabajo con IA mejoró de 8/10 a 10/10
  • El entusiasmo de los empleados hacia la IA aumentó del 25% al 67%.
  • El 94% de los empleados afirman que la IA mejora la calidad de su trabajo

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre el GAR simple y el GAR agéntico?

La RAG simple permite que los grandes modelos lingüísticos generen la salida utilizando una base de conocimientos específica y es eficaz para consultas básicas o intermedias. La RAG Agentic puede generar resultados utilizando varias bases de conocimiento y es eficaz para tareas complejas de varios pasos. Por ejemplo, TextCortex incluye la RAG Agentic, que puede generar resultados utilizando varias bases de datos y automatizar los flujos de trabajo.

¿Qué es el GAR agéntico?

Agentic RAG es una implementación que permite a los grandes modelos lingüísticos generar resultados utilizando múltiples bases de datos y recoge sólo la información relevante analizando la entrada del usuario.

¿Cuál es la explicación básica de los GAR?

La generación aumentada por recuperación (GAR) es el proceso de optimizar la salida de grandes modelos lingüísticos para que puedan utilizar una base de conocimientos específica en lugar de sus datos de entrenamiento. Mientras que la RAG básica puede generar resultados utilizando sólo una base de conocimientos específica, la IA agéntica puede generar resultados utilizando múltiples bases de conocimientos y bases de datos.