¿Alguna vez confió en un viejo GPS que no sabía sobre la nueva circunvalación de la autopista o un cierre repentino de la carretera? Puede llevarlo a su destino, pero no de la manera más eficiente o precisa.
Los agentes de IA se enfrentan a un desafío similar: a menudo dependen de datos de entrenamiento estáticos. Estos datos se fijan en un momento dado: si bien estaban actualizados cuando se crearon, pueden quedar obsoletos rápidamente. Esta limitación puede causar problemas en el uso real:
- Alucinaciones: Los agentes pueden generar hechos incorrectos que suenan creíbles.
- Información Obsoleta: No pueden acceder a los datos más recientes ni a las actualizaciones en tiempo real.
- Brechas de Conocimiento: Pueden carecer de información específica, privada o emergente.
- Seguridad: Los permisos de datos pueden cambiar con el tiempo o los datos disponibles anteriormente pueden volverse confidenciales.
Ahora, imagina un GPS que se actualiza en tiempo real, conociendo instantáneamente cada nueva carretera, cada atasco y cada atajo. Ese es el poder del conocimiento dinámico para los agentes de IA, y está revolucionando la forma en que la IA puede responder a nuestro mundo en constante cambio.
Los Agentes de IA Necesitan Acceso a Conocimientos Dinámicos
Más allá de los simples chatbots, los agentes de IA son sofisticados sistemas de IA diseñados para funcionar por sí mismos. Como describió el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, los agentes de IA son «robots de información» que «perciben, razonan, planifican y actúan». Están diseñados para comprender problemas, hacer planes, usar varias herramientas e incluso comprender diferentes tipos de información, como texto e imágenes.
Las capacidades principales de un agente de IA incluyen:
- Percepción: Comprender su entorno y el contexto de una situación.
- Razonamiento: Desglosar problemas complejos y elaborar estrategias de solución.
- Planificación: Crear acciones paso a paso para lograr sus objetivos.
- Actuación: Ejecución de tareas, a menudo mediante el uso de diversas herramientas digitales.
Desde la búsqueda de documentos internos de la empresa hasta bases de datos externas, la generación aumentada de recuperación (RAG) permite a un agente de IA encontrar y utilizar conocimientos dinámicos (datos que cambian constantemente). Con un motor de consultas de IA, puede dar a sus agentes acceso a datos en constante cambio, tanto internos como externos, y utilizar el razonamiento para mejorar la precisión y la toma de decisiones de los agentes, ayudándoles a realizar tareas complejas de forma fiable.
¿Cuál Es la Diferencia Entre RAG y Agente de RAG?
RAG es una técnica en la que un modelo de IA recupera información de una base de conocimiento antes de generar su respuesta. Esta recuperación aumenta el proceso de generación. El RAG tradicional es como una búsqueda rápida. La IA consulta una base de conocimientos, recupera información y luego genera una respuesta.
El agente de RAG es más dinámico. Aquí, el agente de IA gestiona activamente cómo obtiene información, integrando RAG en su proceso de razonamiento. No se trata solo de recuperar; está refinando sus consultas utilizando el razonamiento, convirtiendo el RAG en una herramienta sofisticada y administrando la información a lo largo del tiempo. Este enfoque inteligente permite a los agentes de IA adaptarse mucho mejor a situaciones cambiantes.
Diferencias clave:
- RAG Tradicional: simple: consultar, recuperar, generar. Por lo general, más rápido y menos costoso.
- Agente de RAG: dinámico: el agente consulta, refina, usa RAG como herramienta, administra el contexto a lo largo del tiempo. Funciona bien para tareas asincrónicas, como la investigación, el resumen y la corrección de código.
Cómo los Motores de Consultas Permiten el Aprendizaje Continuo Para los Agentes de IA
En el corazón de este sistema de conocimiento dinámico se encuentran los motores de consulta de IA. Estas no son solo herramientas de búsqueda básicas, son sistemas poderosos que conectan a los agentes de IA con fuentes de datos masivas, diversas y constantemente actualizadas. Actúan como un puente crítico entre la necesidad de información de un agente y la base de conocimientos extensa y dinámica de una organización distribuida en toda la organización.
Los motores de consulta de IA pueden:
- Maneja Grandes Cantidades de Datos: Ingiere y organiza grandes cantidades de información de fuentes privadas y públicas, incluidos texto, imágenes, video y datos estructurados, y está diseñado para manejar actualizaciones continuas.
- Recuperar con Precisión: Uso de técnicas avanzadas como incrustaciones multimodales, búsqueda vectorial y reclasificación para encontrar el conocimiento más actual y relevante.
- Habilitar el Aprendizaje Continuo: Apoyar los bucles de retroalimentación en los que las acciones o los conocimientos del agente de IA pueden actualizar la base de conocimientos, creando un ciclo de mejora continua.
- Comprensión: ayudan a los agentes a interpretar consultas poco claras en lenguaje natural para encontrar información relevante en diferentes tipos de datos.
Los motores de consulta de IA son fundamentales para RAG. Garantizan que los agentes de IA siempre accedan a la información más reciente y relevante para la toma de decisiones complejas, lo que lleva a una mayor precisión en tiempo real.
Diseño de un Sistema de Agente de RAG con Razonamiento
Este proceso combina el razonamiento del agente de IA con el acceso a los datos del motor de consultas de IA.
El workflow del agente de RAG es:
- El Agente Necesita de Datos: Un agente de IA identifica una tarea que requiere información actual (por ejemplo, un análisis de mercado en tiempo real).
- Generación de Consultas: El agente crea una consulta específica y la envía al motor de consultas de IA.
- Recuperación Dinámica de Conocimiento: El motor de consultas de IA busca en su base de conocimientos constantemente actualizada. Extrae información relevante (texto, imágenes, audio, datos estructurados) y la prioriza para proporcionar la información más relevante.
- Aumento de Contexto: esta información actual recuperada se agrega al mensaje actual del agente. Esto crea un contexto más rico para el LLM.
- Decisión y Acción Mejoradas: El LLM, con este contexto nuevo y actualizado, proporciona una respuesta más precisa, forma un mejor plan o toma una decisión más informada.
¿Cuáles Son los Beneficios de RAG para los Agentes de IA?
RAG y los potentes motores de consulta de IA mejoran significativamente las capacidades de los agentes de IA, especialmente cuando se trata de información dinámica.
- Precisión Mejorada: los agentes brindan información confiable porque sus respuestas se basan en datos actualizados y verificados. La precisión también se mejora porque no es solo una consulta de una sola vez: un agente puede usar un modelo de razonamiento para verificar la relevancia de una respuesta y reescribir la consulta, iterando hasta que se logre la mejor respuesta.
- Relevancia en Tiempo Real: El acceso a la información más reciente significa que los agentes operan con conocimientos actualizados.
- Comprensión Contextual Mejorada: una comprensión más profunda de las consultas conduce a respuestas más precisas y útiles.
- Mayor Adaptabilidad: los agentes pueden ajustar las estrategias sobre la marcha en función de nuevos datos en tiempo real, lo que los hace más flexibles.
- Reducción de Alucinaciones: el uso de datos externos verificables reduce la posibilidad de generar información incorrecta o inventada.
- Conocimiento Escalable: los agentes pueden aprovechar fuentes de datos amplias, diversas y constantemente actualizadas, ampliando su alcance operativo.
- Multimodalidad: descubra información oculta en gráficos, tablas e imágenes utilizando RAG para extraer información.
- Seguridad Mejorada: Uso de RAG para extraer datos de fuentes privadas y seleccionadas donde los permisos de acceso se pueden administrar de forma centralizada.
Impulsando el Ecosistema de Desarrollo de Agentes de IA
NVIDIA proporciona herramientas de infraestructura y software aceleradas para acelerar los agentes de IA impulsados por RAG y sus motores de consulta de IA subyacentes.
- Blueprint AI-Q NVIDIA: Un ejemplo de referencia de código abierto para crear agentes de IA seguros, escalables y de alto rendimiento que utilizan datos dinámicos. Integra varias tecnologías de NVIDIA, que incluyen los modelos Nemotron de razonamiento y NeMo Retriever, y el kit de herramientas NeMo Agent.
- NVIDIA AI Blueprint para RAG: incluido en el blueprint de AI-Q, el blueprint de RAG proporciona una receta para crear pipelines escalables de extracción y recuperación utilizando frameworks de programación de agentes comunes como LangChain, LlamaIndex y CrewAI. Admite datos multimodales, búsqueda semántica y capacidades multilingües, diseñadas para fuentes de conocimiento constantemente actualizadas. El blueprint RAG utiliza conectores ChatNVIDIA LangChain para acceder y utilizar rápidamente modelos optimizados de NVIDIA a través de una interfaz estándar de LangChain.
- NVIDIA NeMo Retriever: Microservicios para RAG. Componentes básicos para la extracción, incrustación y reclasificación de datos de alta precisión dentro de los motores de consulta de IA. Estos están optimizados para las GPU NVIDIA, acelerando el acceso a los datos hasta 15 veces, proporcionando un 50% más de precisión y una eficiencia de almacenamiento 35 veces mejor.
- NVIDIA NeMo Agent Toolkit: una biblioteca de código abierto que simplifica la creación y mejora de sistemas donde varios agentes de IA trabajan juntos. Actúa como un conector universal que permite a los desarrolladores mezclar diferentes frameworks de agentes, como LangChain, CrewAI o código personalizado, al tiempo que proporciona un seguimiento detallado del rendimiento para solucionar cuellos de botella y reducir costos.
NVIDIA también contribuye a nivel de infraestructura con la Plataforma de Datos de IA de NVIDIA. Este diseño de referencia personalizable ayuda a los proveedores de almacenamiento, incluidos Dell, NetApp, IBM y VAST Data, a crear sistemas de nivel empresarial para motores de consulta de IA. Utiliza computación acelerada de NVIDIA (como las GPU Blackwell), redes de alto rendimiento (Spectrum-X) y software para garantizar que los agentes de IA puedan acceder y procesar rápidamente grandes conjuntos de datos para obtener información en tiempo real a partir de información dinámica.
Ingeniería de Agentes de IA Para un Mundo Dinámico
La combinación de RAG, motores de consulta de IA robustos y agentes de IA sofisticados marca una evolución significativa en la IA. Esta integración lleva a los sistemas de IA más allá de las limitaciones estáticas, lo que les permite:
- Acceda y utilice información de diversas fuentes en tiempo real, tanto privadas como públicas.
- Adáptese sin problemas a la información y las situaciones en constante cambio.
- Tome decisiones más informadas, precisas y confiables basadas en los últimos datos disponibles.
- Colabora de forma autónoma, aprendiendo y mejorando a través de la interacción continua con información dinámica.
Si bien la creación de estos agentes de IA avanzados conlleva su propio conjunto de desafíos, las herramientas y los frameworks están madurando rápidamente. Al aprovechar los motores de consulta de RAG e IA para aprovechar el conocimiento dinámico, los desarrolladores pueden crear agentes de IA con inteligencia y autonomía sin precedentes en todas las industrias.
Explora los microservicios de NVIDIA NeMo Retriever para potenciar tus motores de consulta de IA con una recuperación de datos rápida y precisa. Conéctese con un socio de NVIDIA para obtener ayuda para implementar una plataforma de datos de IA que encuentre el significado de sus datos. O comience a crear sus propios agentes de IA y sistemas RAG de vanguardia hoy mismo utilizando los blueprints AI-Q y RAG de build.nvidia.com.