La mezcla perfecta entre recuperar, razonar y generar valor.
Contexto: La importancia de RAG
En cualquier proyecto empresarial de IA, el modelo a desarrollar necesita más que capacidad
de generar lenguaje: necesita entender el negocio a partir de su propio conocimiento interno.
RAG (Retrieval - Augmented Generation) permite exactamente eso. Consiste en recuperar información relevante de forma segura de los sistemas corporativos y combinarla con el poder de generación del modelo para entregar respuestas precisas, actualizadas y alineadas al contexto del negocio.
Sin RAG, la IA opera sobre suposiciones. Con RAG, opera sobre la realidad de la empresa.
RAG (Retrieval - Augmented Generation) permite exactamente eso. Consiste en recuperar información relevante de forma segura de los sistemas corporativos y combinarla con el poder de generación del modelo para entregar respuestas precisas, actualizadas y alineadas al contexto del negocio.
Sin RAG, la IA opera sobre suposiciones. Con RAG, opera sobre la realidad de la empresa.
El problema: RAG básico comienza a no ser suficiente
Aunque muchas organizaciones ya implementan RAG, suelen hacerlo con una arquitectura mínima:
Búsqueda semántica > Top-k documentos > Inyección directa al modelo
Esto funciona para consultas simples, pero falla ante necesidades de negocio que requieren:
- Filtrar según políticas
- Combinar múltiples fuentes
- Aplicar reglas de operación
- Razonar y actuar con el cliente
- Reflexionar y mejorar con el día-día
Esto nos da como resultado flujos de automatización que son buenos recuperando información, pero no son capaces de razonar para actuar y resolver problemas más complejos.
Esto funciona para consultas simples, pero falla ante necesidades de negocio que requieren:
- Filtrar según políticas
- Combinar múltiples fuentes
- Aplicar reglas de operación
- Razonar y actuar con el cliente
- Reflexionar y mejorar con el día-día
Esto nos da como resultado flujos de automatización que son buenos recuperando información, pero no son capaces de razonar para actuar y resolver problemas más complejos.
La solución: Agentic RAG, un enfoque de RAG capaz de razonar
No es un nuevo concepto; es una nueva forma de ejecutar RAG. Aquí, la recuperación deja de ser un solo paso y se convierte en un proceso compuesto que:
- Descompone lo que el cliente ha dicho y razona
- Es capaz de entender múltiples intenciones
- En función de lo entendido y sus herramientas, planifica su trabajo
- Ejecuta la planificación como lo haría un humano
- Reflexiona para saber si lo ha hecho bien
- Rerankea según reglas de negocio
- Responde al cliente pudiendo iterar con su resultado
Es, en esencia, un sistema que actúa como un equipo de trabajo: analiza, busca, revisa, combina y decide.
- Descompone lo que el cliente ha dicho y razona
- Es capaz de entender múltiples intenciones
- En función de lo entendido y sus herramientas, planifica su trabajo
- Ejecuta la planificación como lo haría un humano
- Reflexiona para saber si lo ha hecho bien
- Rerankea según reglas de negocio
- Responde al cliente pudiendo iterar con su resultado
Es, en esencia, un sistema que actúa como un equipo de trabajo: analiza, busca, revisa, combina y decide.
Cómo lo implementamos en linkhub
En linkhub desarrollamos arquitecturas agénticas que integran RAG como un componente vivo del sistema, no como un accesorio.
Nuestros agentes:
- Comprenden esquemas y políticas internas clave
- Orquestan búsquedas en múltiples fuentes
- Evalúan la respuesta, minimizando por completo el riesgo de alucinación
- Generan respuestas listas para producción, seguras y medibles
Esa es la diferencia entre automatización que recupera texto y un Agente de IA que razona y ejecuta tareas end-to-end.
Nuestros agentes:
- Comprenden esquemas y políticas internas clave
- Orquestan búsquedas en múltiples fuentes
- Evalúan la respuesta, minimizando por completo el riesgo de alucinación
- Generan respuestas listas para producción, seguras y medibles
Esa es la diferencia entre automatización que recupera texto y un Agente de IA que razona y ejecuta tareas end-to-end.
Conclusión
La IA empresarial no depende solo del modelo, sino de la arquitectura que lo sostiene.
El RAG tradicional permite informar a los modelos; el RAG agéntico permite que trabajen de manera fiable y alineada a los objetivos reales de la organización.
Para compañías que buscan operar con IA a escala, esta evolución no es opcional: es la base de cualquier proyecto que aspire a generar impacto tangible y sostenido.
El RAG tradicional permite informar a los modelos; el RAG agéntico permite que trabajen de manera fiable y alineada a los objetivos reales de la organización.
Para compañías que buscan operar con IA a escala, esta evolución no es opcional: es la base de cualquier proyecto que aspire a generar impacto tangible y sostenido.