Para construir un sistema RAG utilizable, los tutoriales en línea suelen enseñar solo los conceptos básicos de "recuperación y generación". Al encontrarse con diálogos de varios turnos o lógica compleja, la calidad de las respuestas suele ser pésima. Me topé con el proyecto Agentic RAG para Dummies en GitHub. No se dejen engañar por la parte "fácil" del nombre; en realidad, es una solución Agentic RAG de producción basada en LangGraph. Introduce memoria de diálogo y mecanismos de indexación jerárquica, utiliza pequeñas porciones para una búsqueda precisa y luego vuelve a llamar a porciones grandes para proporcionar un contexto completo, resolviendo eficazmente el problema de sacar cosas de contexto. GitHub: https://t.co/dVVKCYYBBd Admite el procesamiento paralelo de múltiples agentes de problemas complejos y, cuando encuentra instrucciones ambiguas, incluso nos pedirá de forma proactiva que confirmemos la intención, en lugar de generar ilusiones a la fuerza. También cuenta con una interfaz Grado incorporada, que admite funciones como gestión de documentos, conversaciones persistentes e intervención humana, y proporciona una guía completa y una comparación de herramientas para convertir PDF a Markdown. Proporciona una implementación rápida de Docker y tutoriales detallados de Notebook, lo que facilita enormemente la implementación local. Si desea actualizar su RAG básico a un sistema de producción o busca una solución de búsqueda inteligente personalizable, vale la pena probar este proyecto.
