Martes 20 de octubre de 2026 ·
Agentic RAG: qué lo diferencia del RAG tradicional y criterios para decidir su adopción
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El artículo explica Agentic RAG, una variante de RAG en la que un agente de IA decide si hace falta buscar, cuántas veces y en qué fuentes, como bases de datos, la web, APIs o documentos internos. Frente al RAG tradicional, que busca una sola vez para cualquier pregunta, el agente evalúa si el resultado basta y reformula la búsqueda si no. Se apoya en un survey publicado en enero de 2025 que describe patrones como la autorreflexión, la planificación, el uso de herramientas y la colaboración entre agentes. Se presenta como respuesta a proyectos de RAG empresarial cuya precisión se estanca.
Qué significa
Para las empresas cuyo RAG sobre documentos internos no mejora, la diferencia es si basta con ajustar la búsqueda, como el modelo de embeddings o el tamaño de los fragmentos, o si hay que cambiar la arquitectura para que el sistema decida cómo buscar.
Cómo te afecta
- Programadores
Si tu RAG sobre documentación interna se ha estancado, ajusta antes el modelo de embeddings o el tamaño de los fragmentos, que es lo más barato de probar. Solo si eso no basta, plantéate un agente que decida si busca, cuántas veces y en qué fuentes.
Fuentes originales
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- 生成AI｜AIsmiley AIニュース | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」Leer la noticia completa en 生成AI｜AIsmiley AIニュース | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
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