De RAG tradicional a Agentic RAG

Source: Dev.to

⚠️ Este artículo fue elaborado con el apoyo de herramientas de inteligencia artificial. Utilicé modelos de lenguaje para estructurar ideas, refinar conceptos y acelerar la redacción, pero la visión, experiencia y entusiasmo por los agentes inteligentes son completamente míos 🤖💡.

¿Qué es Agentic RAG?

• Evalúa resultados.
• Refina sus propias consultas.
• Llama a herramientas adicionales si es necesario.
• Itera hasta lograr una respuesta de alta calidad.

Esto se conoce como el ciclo maker‑checker: el modelo actúa como generador, verificador y planificador de su propio flujo de razonamiento.

¿Por qué ir más allá del RAG tradicional?

El patrón tradicional tiene limitaciones en tareas complejas, como consultas malformadas, errores en SQL generados automáticamente o búsquedas que no retornan buenos resultados. Ahí es donde entra Agentic RAG, que “posee” su proceso de razonamiento y toma decisiones como:

• ¿Debo reformular esta búsqueda?
• ¿Uso Azure AI Search o hago una consulta a SQL?
• ¿Es necesario combinar datos estructurados y no estructurados?

El Ciclo de Agentic RAG: Loop, herramientas e inteligencia contextual

Este sistema mantiene estado y memoria, lo que le permite recordar resultados previos y evitar repeticiones inútiles. Así se logra un entendimiento progresivo y dinámico de problemas complejos.

Casos de uso

• Verificación regulatoria o legal: puede reconsultar múltiples fuentes hasta llegar a una respuesta fiable.
• Consultas NL2SQL complejas: reescribe queries malformadas y ajusta las llamadas a bases de datos estructuradas como SQL o Microsoft Fabric.
• Workflows de largo aliento: en sesiones extendidas, el sistema adapta su comportamiento a medida que se descubre nueva información.

Gobernanza, transparencia y límites

• Razonamiento explicable: registro de herramientas usadas, fuentes consultadas y decisiones tomadas.
• Control de sesgo: filtros en las estrategias de recuperación y auditorías periódicas.
• Supervisión humana: para decisiones de alto riesgo, el sistema debe poder ceder el control a una persona.

Herramientas como Azure AI Tracing, GenAIOps y Content Safety permiten observar y depurar estos ciclos de decisión complejos.

¿Cómo comenzar con Agentic RAG?

• Azure OpenAI o Azure AI Foundry para llamadas LLM seguras.
• Azure AI Search o vector search para recuperación híbrida.
• SQL Server/Azure SQL para datos estructurados.
• Frameworks como Semantic Kernel o AutoGen para orquestar el flujo de agentes.
• Explora proyectos como ai-agents-for-beginners.

Conclusión

No se trata de reemplazar al humano, sino de amplificar su capacidad de decisión, entregando opciones más refinadas, verificadas y alineadas con la intención real del usuario. El futuro no está en los prompts perfectos, sino en los agentes inteligentes que aprenden, corrigen y colaboran.

¿Estás listo para implementar Agentic RAG en tus soluciones?
💬 Cuéntame en los comentarios si ya estás usando RAG, o si te gustaría ver un ejemplo práctico con código en C#, Python o JavaScript.