¡Hola y bienvenido/a a una de las lecciones más importantes del curso! Hoy vamos a hablar de una técnica revolucionaria llamada RAG, que son las siglas en inglés de Retrieval Augmented Generation o, en español, Generación Aumentada por Recuperación.
¿Qué es RAG y por qué es tan importante?
Imagina que tienes un chatbot para tu negocio. Sin RAG, si un cliente pregunta por el horario de tu tienda, el chatbot podría dar una respuesta genérica de internet porque no conoce tu negocio específico.
RAG soluciona esto de una manera brillante. Es una técnica que te permite darle a tu agente una base de conocimiento propia. En lugar de que el agente responda usando su conocimiento general, lo obligas a buscar y usar la información que tú le has proporcionado.
En resumen, con RAG, tu agente pasa de ser un «sabelotodo» genérico a ser un experto en tu información específica.
¿Cómo funciona RAG en Flowise? El Proceso Paso a Paso
En este vídeo, vamos a ver los conceptos teóricos. En el siguiente, construiremos un proyecto práctico usándolos. El proceso de RAG en Flowise se puede ver como una línea de montaje con varios componentes clave:
1. Cargadores de Documentos (Document Loaders)
Todo empieza con tu información. Esta es la «materia prima» que le daremos a nuestro agente. Los cargadores de documentos son las herramientas que nos permiten importar esta información a Flowise desde múltiples fuentes. Por ejemplo:
- Archivos de tu ordenador (PDF, Word, TXT).
- El contenido de un sitio web (haciendo web scraping).
- Datos desde una base de datos.
Flowise ofrece cargadores para casi cualquier tipo de dato que puedas imaginar.
2. Divisores de Texto (Text Splitters)
Una vez cargado un documento, sobre todo si es muy grande (imagina un manual de 200 páginas), nos enfrentamos a un problema: no podemos pasarle el documento entero al agente en cada consulta. Sería muy lento, consumiría demasiados recursos (tokens) y aumentaría los costes de forma exponencial.
Aquí es donde entra el Divisor de Texto. Su trabajo es muy simple pero crucial: trocear el documento grande en pedazos más pequeños y manejables, llamados chunks.
El objetivo es que, más tarde, el agente solo necesite leer los chunks o trozos relevantes para responder una pregunta, en lugar del libro entero.
3. Embeddings
Este es el paso donde ocurre la «magia». Los agentes de IA no entienden palabras, entienden números. El proceso de Embedding consiste en convertir cada chunk de texto en una representación numérica (un vector).
Piensa en ello como si se tradujera cada idea o concepto a un «idioma matemático». De esta forma, conceptos semánticamente similares tendrán representaciones numéricas muy parecidas, lo que permitirá al agente encontrar la información relevante de forma eficiente.
4. Almacén de Vectores (Vector Store)
Una vez que tenemos nuestros chunks de texto convertidos en vectores, necesitamos un lugar para guardarlos. Ese lugar es el Almacén de Vectores.
Es el equivalente a una base de datos tradicional, pero diseñada específicamente para almacenar y buscar estos vectores de manera ultra-rápida. Es la «biblioteca» o la «memoria» a largo plazo de nuestro agente.
5. Gestor de Registros (Record Manager)
Finalmente, tenemos el Gestor de Registros. Este componente es vital para el mantenimiento de nuestra base de conocimiento.
Imagina que quieres actualizar un documento PDF con una nueva versión o añadir más información. Sin un gestor, podrías acabar con información duplicada o desactualizada en tu Almacén de Vectores. El Gestor de Registros se encarga de evitar estas duplicaciones y de mantener la base de conocimiento limpia y coherente.
Resumen y Próximos Pasos
Estos son los pilares de la tecnología RAG en Flowise:
- Cargamos los documentos (Loaders).
- Los dividimos en trozos (Splitters).
- Los convertimos a vectores (Embeddings).
- Los almacenamos en una base de datos especial (Vector Store).
- Los mantenemos actualizados y sin duplicados (Record Manager).
Ahora que entiendes la teoría detrás de cada uno de estos componentes, estás listo para aplicarlos. En el próximo vídeo, construiremos nuestro primer proyecto con RAG desde cero.
¡Te veo allí!