# 2.4. RAG y casos de uso

### 2.4. Introducción a los Agentes y la arquitectura RAG

Hasta ahora hemos "chateado" con la IA. \
Pero para generar valor empresarial, necesitamos **Agentes** que tengan acceso a **tus datos**.

### Diferencia técnica: Chatbot vs. Agente

<table><thead><tr><th width="206.78125">Característica</th><th width="255.2760009765625">Chatbot (ChatGPT Estándar)</th><th>Agente de IA (Lo que construiremos)</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Conocimiento</strong></td><td>Entrenado con datos públicos hasta 2023.</td><td><strong>Conectado a tu ERP, PDFs y correos en tiempo real.</strong></td></tr><tr><td><strong>Acción</strong></td><td>Solo genera texto (pasivo).</td><td><strong>Ejecuta acciones</strong> (envía correos, crea filas en Excel).</td></tr><tr><td><strong>Alucinación</strong></td><td>Alta (inventa si no sabe).</td><td><strong>Nula / Baja</strong> (se limita a tus documentos con RAG).</td></tr><tr><td><strong>Valor</strong></td><td>Lúdico / Consultivo.</td><td><strong>Operativo /  Transaccional.</strong></td></tr></tbody></table>

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### El concepto de RAG (Retrieval Augmented Generation)

En la próxima sesión (Sesión 3), implementaremos RAG. Es la técnica que permite a Llama "leer" tus manuales antes de contestar.

### Flujo de Arquitectura RAG

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#### **Input**

El usuario hace una pregunta. *"¿Cómo se factura a Liverpool?"*
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{% step %}

#### **Retrieval** (búsqueda)

&#x20;El sistema no va a Llama todavía. Va a tu base de datos de PDFs y busca el documento "Manual de Facturación".
{% endstep %}

{% step %}

#### **Augmentation (aumento)**

El sistema pega la información del manual junto con la pregunta del usuario.
{% endstep %}

{% step %}

#### **Generation (generación)**

Llama recibe todo el contexto y responde con precisión exacta.
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{% endstepper %}

{% hint style="warning" %}
**POR QUÉ ES IMPORTANTE** Sin RAG, la IA es un consultor genérico. \
Con RAG, la IA es un empleado experto en tu empresa que se ha memorizado todos tus manuales.
{% endhint %}

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### Tarea crítica para la sesión 3

Para construir el RAG en la siguiente sesión, es **obligatorio** que traigas la materia prima.

#### Checklist de preparación de datos (*data readiness*)

* [ ] **Selecciona un dominio:** Elige un área (ej. ventas, RH, soporte).
* [ ] **Recopila 5 documentos:**
  * Deben ser **PDFs nativos** (con texto seleccionable), no escaneos de imagen.
  * Ejemplos: *Manual de Bienvenida, Catálogo de Precios 2025, Políticas de Viáticos.*
* [ ] **Limpieza:** Asegúrate de que los documentos no tengan contraseñas.<br>

{% hint style="warning" %}
**ADVERTENCIA** Si llegas a la Sesión 3 sin documentos propios, tendrás que usar datos genéricos de prueba y el valor del taller disminuirá drásticamente para ti.
{% endhint %}