Una implementación de RAG empresarial debería comenzar con una pregunta concreta, no con “queremos usar IA”.
¿Cómo implementar Agentic RAG correctamente?
La mejor forma es empezar con un caso de uso acotado, conectar fuentes confiables, medir la calidad de las respuestas y recién después ampliar el alcance.
Elegir el problema
“Implementar inteligencia artificial” no es un caso de uso.
Sí lo son:
responder consultas de soporte;
buscar políticas internas;
asistir a comerciales;
encontrar conocimiento técnico;
responder preguntas sobre documentación.
Elegir fuentes
Debe definirse qué información puede utilizarse.
Progress Agentic RAG puede ingerir diferentes formatos y convertirlos en una capa de conocimiento indexada.
Configurar retrieval
No alcanza con cargar archivos.
Hay que decidir qué fragmentos recuperar y cómo priorizarlos.
RAG Lab permite experimentar con estrategias de retrieval, chunking, embeddings y prompts.
Elegir modelo
No todos los casos necesitan el mismo LLM.
La plataforma permite trabajar con múltiples proveedores y cambiar de modelo según requisitos.
Evaluar
Esta etapa no debería omitirse.
Una respuesta que “parece buena” no necesariamente está respaldada por la fuente correcta.
REMi evalúa dimensiones específicas de calidad de un pipeline RAG.
Trazabilidad
Los usuarios deberían poder verificar las fuentes utilizadas.
Esto es especialmente importante en áreas donde una respuesta incorrecta puede generar decisiones equivocadas.
Piloto
El primer despliegue debería tener un grupo limitado de usuarios y preguntas conocidas.
Medimos:
porcentaje de respuestas útiles, consultas sin respuesta, groundedness, tiempos y feedback.
Producción
Recién después se amplían usuarios, fuentes y casos de uso.
Murc puede acompañar discovery, arquitectura, piloto y puesta en producción de la solución.
Si tu organización quiere construir un asistente o agente basado en conocimiento propio, contactá a Murc IT para evaluar un piloto con Progress Agentic RAG.