La generación aumentada por recuperación (RAG) ha evolucionado mucho más allá de la simple búsqueda vectorial. Hoy, los desarrolladores tienen la opción entre varias arquitecturas avanzadas, cada una con fortalezas distintas. Self-RAG introduce la autorreflexión y la crítica a nivel de token para mejorar la calidad de las respuestas. CRAG (Corrective RAG) añade un evaluador de recuperación que activa búsquedas web cuando la recuperación local es insuficiente. GraphRAG aprovecha los grafos de conocimiento para capturar relaciones y soportar razonamiento multi-paso. Agentic RAG va más allá al integrar RAG en un bucle de agente, permitiendo uso dinámico de herramientas y refinamiento iterativo. Esta comparación ayuda a los desarrolladores a entender los compromisos en complejidad, latencia y precisión. Por ejemplo, GraphRAG sobresale en preguntas globales, mientras que Agentic RAG es adecuado para flujos de trabajo complejos que requieren múltiples pasos. Elegir la arquitectura correcta depende de su estructura de datos, patrones de consulta y requisitos de rendimiento. Esta guía proporciona un marco claro para tomar esa decisión.
Una guía práctica para entender las diferencias entre Self-RAG, CRAG, GraphRAG y Agentic RAG, ayudando a los desarrolladores a elegir la mejor arquitectura para su caso de uso.