¿Qué es el RAG Agéntico y en qué se diferencia técnicamente de un RAG tradicional?
El RAG Agéntico (Agentic RAG) es una evolución de los sistemas de recuperación de información que añade una capa de razonamiento iterativo. Mientras que un RAG tradicional funciona de forma lineal (recupera documentos y los resume directamente), el modelo agéntico utiliza un «agente» de IA que evalúa si la información encontrada es suficiente o de calidad.
Técnicamente, la diferencia radica en el control de flujo: el RAG tradicional es estático, mientras que el agéntico es un bucle de retroalimentación. El agente puede decidir realizar búsquedas adicionales, reformular la consulta del usuario o descartar fuentes irrelevantes antes de generar la respuesta final, garantizando una precisión muy superior en entornos corporativos.
¿Cómo mejora el RAG agéntico la precisión en consultas complejas que requieren múltiples fuentes de datos?
A diferencia de los sistemas básicos que solo buscan por similitud semántica, el RAG agéntico descompone una consulta compleja en varias subtareas. Si un usuario pregunta por la comparativa de ventas entre dos trimestres en diferentes regiones, el agente no hace una búsqueda única; ejecuta búsquedas paralelas o secuenciales en distintas bases de datos (SQL, NoSQL o PDF).
Esta capacidad de orquestación permite cruzar datos de fuentes heterogéneas de forma lógica. El sistema actúa como un analista humano: busca el dato A, luego el dato B, los compara y solo cuando ha verificado la coherencia de ambos, redacta la conclusión, eliminando las respuestas parciales o sesgadas.
3. ¿Qué requisitos de infraestructura y calidad de datos necesita una empresa para desplegar RAG agéntico?
Para implementar RAG Agéntico con éxito, la infraestructura debe soportar una latencia baja, ya que el sistema realiza múltiples llamadas al modelo (LLM) en un solo proceso.
Es fundamental contar con una base de datos vectorial robusta (como Pinecone o Weaviate) y un orquestador de flujos (como LangGraph o CrewAI). En cuanto a los datos, la calidad del metadato es crítica. Los documentos deben estar bien estructurados y etiquetados, ya que el agente necesita entender el contexto de cada fuente para decidir si consultarla o no. Sin una gobernanza de datos clara y una ingesta limpia (ETL), la autonomía del agente puede derivar en procesos ineficientes o costes de computación innecesariamente altos.
