Flujo de comunicación entre aplicaciones y sistemas RAG

¿Sabes cómo funciona realmente un sistema inteligente integrado con RAG y modelos LLM? Contrario a lo comúnmente asumido, una aplicación no se conecta directamente con modelos como GPT-4, Gemini o cualquier LLM. El elemento clave en este flujo es un agente de orquestación, fundamental para gestionar eficazmente la comunicación entre aplicaciones, modelos y bases de datos.

¿Por qué es esencial el agente de orquestación?

Al construir sistemas basados en Recuperación Aumentada por Generación (RAG, por sus siglas en inglés), es habitual pensar que integrar datos adicionales en un agente o guardar información en bases de datos es sencillo. Sin embargo, muchas veces la práctica difiere de la teoría. Aquí entra en juego el valor del agente de orquestación:

• Evita conexiones directas entre aplicaciones y modelos LLM.
• Proporciona una intermediación eficiente que reduce errores.
• Gestiona la recuperación efectiva de información desde múltiples bases de datos, ya sean estructuradas, no estructuradas o vectoriales.

La relevancia de este agente implica que cualquier adaptación o cambio de modelo requiere ajustes menores, simplificando así todo el proceso.

¿Cómo interactúan entre sí la aplicación, agente y sistemas RAG?

La ejecución efectiva del flujo implica ciertos pasos esenciales:

1. La aplicación se comunica primero con el agente de orquestación.
2. El agente consulta al sistema RAG en búsqueda de información relevante.
3. Una vez obtenida la información desde RAG, el agente utiliza un modelo LLM para presentarla de manera clara y comprensible.

Este flujo demuestra que ningún elemento opera en aislamiento. Siempre es necesario contar con la intermediaría efectiva del agente para combinar el potencial de ambos sistemas (RAG y LLM).

¿Cuál es el papel específico de RAG en este flujo?

El sistema RAG es la figura central en cuanto a almacenamiento y recuperación de información:

• Se vincula directamente con diversas fuentes de información.
• Filtra y entrega información relevante al agente de orquestación.
• Actúa antes de involucrar a los modelos LLM, optimizando respuestas y minimizando errores.

¿Por qué practicar el flujo de información continuamente?

Entender y dominar este proceso es crucial para desarrollar sistemas inteligentes efectivos. Por ello, practicar y reiterar el flujo frecuentemente permite:

• Interiorizar cómo se interconectan aplicaciones, agentes y sistemas.
• Reducir significativamente los errores durante el desarrollo.
• Optimizar eficientemente la ejecución y adaptación de modelos y bases de datos.

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