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La serie nueva del Agente Avanzado RAG y sus tipos aborda cómo combinar recuperación de información y generación de lenguaje para crear agentes IA más capaces y contextuales. RAG significa Retrieval Augmented Generation y permite que los modelos accedan a fuentes externas para generar respuestas precisas y actualizadas. Entre los tipos más relevantes están agentes RAG orientados a herramientas que consultan bases de datos y APIs en tiempo real, RAG híbrido que mezcla conocimiento interno y externo, agentes multiagente que colaboran para resolver tareas complejas y variantes especializadas para búsqueda semántica o diálogo empresarial.

Casos de uso prácticos incluyen atención al cliente con respuestas basadas en documentación privada, sistemas de soporte técnico que consultan manuales internos, generación automática de informes de inteligencia de negocio y asistentes que integran datos de Power BI para enriquecer decisiones. Estas soluciones son especialmente valiosas para empresas que buscan automatizar procesos, mejorar la eficiencia y aprovechar la inteligencia artificial para empresas en entornos regulados o con altas demandas de seguridad.

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