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Arquitecturas y casos de uso para flujos de trabajo de Agentic RAG

Arquitecturas y casos de uso para flujos de trabajo de Agentic RAG Esta fuente ilustra cuatro flujos de trabajo distintos de Agentic RAG, diseñados para optimizar el procesamiento de solicitudes de información complejas por parte de la inteligencia artificial. A diferencia de los sistemas básicos de recuperación, estas arquitecturas utilizan agentes inteligentes capaces de planificar, razonar y adaptarse mediante métodos especializados como el procesamiento secuencial, el enrutamiento de consultas o la investigación paralela. Si bien un flujo de trabajo secuencial destaca por su compatibilidad con conversaciones sencillas, las configuraciones más avanzadas, como el flujo de trabajo de crítica, incorporan bucles de autorreflexión para garantizar una alta precisión en campos sensibles. Cada modelo ofrece ventajas únicas, como la optimización multifuente o la síntesis acelerada de datos, pero también implica desventajas en cuanto a costes computacionales y latencia. En definitiva, el documento sirve como guía para seleccionar la estrategia de orquestación de IA adecuada según las necesidades específicas de la organización y los requisitos de precisión. 📌 Si te gusta el contenido de AI Explained y quieres comprender cómo la infraestructura de vanguardia está dando forma a la próxima ola de inteligencia artificial, esta inmersión profunda en AI es para ti. Enlace al vídeo:    • Arquitecturas y casos de uso para flujos d...   #inteligenciaartificial #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning #LanguageModels #Transformers #LLMs