Krish Naik inicia una nueva serie de profundización sobre Advanced Agentic RAG donde explica de manera práctica qué es Retrieval Augmented Generation con agentes y cuáles son los tipos avanzados que debes conocer para proyectos reales de IA. Agentic RAG combina un modelo generativo con un sistema de recuperación de conocimiento y lógica de agente para tomar decisiones, invocar herramientas y gestionar contextos de larga duración.

Conceptos clave y tipos de RAG abordados en la serie: agentes simples que usan recuperación y generación, agentes multiagente que coordinan subagentes para tareas complejas, RAG potenciado con herramientas externas para ejecutar acciones en sistemas reales, diferencias entre RAG reactivo y proactivo, estrategias de recuperación incluyendo búsquedas semánticas con vectores frente a búsquedas booleanas tradicionales, y opciones de arquitectura como retriever independiente o integrado. También se discuten consideraciones prácticas como la gestión de la latencia, coherencia de respuestas, evaluación y mitigación de riesgos éticos y de seguridad.

En la práctica empresarial estos enfoques habilitan soluciones como asistentes inteligentes que combinan memoria y acceso a bases documentales, agentes IA que realizan automatización de procesos y toma de decisiones asistida por datos, aplicaciones conversacionales con contexto extendido y sistemas que integran knowledge bases y APIs externas.

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