Router RAG y elección de su estrategia de recuperación

Router RAG elige una estrategia basada en la pregunta.

lo que aprenderás

  • Explique: el trapo accede a la evidencia, no se vuelve a capacitar
  • Aplique la idea en un ejemplo: Router RAG y elección de su estrategia de recuperación
  • Reconocer las limitaciones y verificar el resultado del ejercicio.

Router RAG elige una estrategia basada en la pregunta. Distinga el enrutamiento de recuperación del enrutamiento del flujo de trabajo a un agente especialista.

Estos pasos se refieren a las características identificadas en el código de la aplicación. Este material no ha sido validado en una instancia en vivo; consulta la documentación y las opciones de tu versión.

Cómo funciona, paso a paso

Comparación y preparación para la producción.

Ingenuo es la base. Rerank mejora el orden de los candidatos; Multimodal también prepara imágenes; El gráfico sigue las relaciones; Híbrido combina significado y palabras; El enrutador elige una estrategia. Elija por fallas medidas. Antes de la producción, verifique las fuentes actuales, el acceso antes de la recuperación, los casos sin respuesta, el estado de indexación y los costos de ambas rutas. Las respuestas directas pueden no ser adecuadas para preguntas que deben utilizar la política de la empresa.

laboratorio detallado

El enrutamiento no evalúa la verdad

El modelo de enrutador clasifica una consulta y selecciona una ruta. No prueba que el camino recuperó las pruebas adecuadas. Ruta de registro, fuentes recuperadas y reclamaciones respaldadas. Para preguntas sobre políticas de la empresa, verifique explícitamente que no se seleccionó la generación directa en lugar de la recuperación.

Pruebe paráfrasis y consultas mixtas como "¿Qué adaptador necesito y en cuánto tiempo se entrega?". Pueden requerir diferentes tipos de evidencia. La complejidad del enrutador se justifica sólo si la selección mejora el éxito o el costo en comparación con una línea de base que utiliza el mismo corpus.

El esquema explicativo

Router RAG y elección de su estrategia de recuperación Siga las flechas sólidas para el flujo principal. Las flechas azules discontinuas proporcionan datos o contexto; Las flechas discontinuas de color rosa muestran comentarios o resultados devueltos. Colores y formas distinguen modelos, tiendas, decisiones y resultados. Se elige exactamente una ruta de recuperación. La rama directa omite la recuperación y devuelve su propia respuesta. La recuperación devuelve evidencia. Si un modelo de respuesta está habilitado, también redacta una respuesta; La evidencia recuperada aún necesita ser revisada. Conexiones: Solicitud de usuario → Router: clasificar la intención; Router: clasificar la intención → Intención y estrategia seleccionada; búsqueda semántica → Construir contexto de evidencia; Construir contexto de evidencia → Modelo de respuesta (opcional); Modelo de respuesta (opcional) → Evidencia con fuentes; Extraer entidades de la consulta → Recorrido de gráfico acotado; Recorrido de gráfico acotado → Construir contexto de evidencia; Recuperación híbrida → Construir contexto de evidencia; Respuesta directa sin recuperación. → respuesta final; Instrucciones y contexto → Router: clasificar la intención; Capacidades y limitaciones → Router: clasificar la intención; Intención y estrategia seleccionada → búsqueda semántica (vector); Intención y estrategia seleccionada → Extraer entidades de la consulta (graph); Intención y estrategia seleccionada → Recuperación híbrida (hybrid); Intención y estrategia seleccionada → Respuesta directa sin recuperación. (direct); índice vectorial → búsqueda semántica; Gráfico de conocimiento de Neo4j → Recorrido de gráfico acotado; índice vectorial → Recuperación híbrida. R08 · mapa de relaciones Router RAG y elección de su estrategia de recuperación Aporte Solicitud de usuario Datos Instrucciones y contexto Datos Capacidades y limitaciones Modelo/agente de IA Router: clasificar la intención Decisión/control Intención y estrategia seleccionada Tratamiento búsqueda semántica Modelo/agente de IA Extraer entidades de la consulta Tratamiento Recuperación híbrida Modelo/agente de IA Respuesta directa sin recuperación. Tienda/índice índice vectorial Tratamiento Recorrido de gráfico acotado Tienda/índice Gráfico de conocimiento de Neo4j Tratamiento Construir contexto de evidencia Modelo/agente de IA Modelo de respuesta (opcional) Producción respuesta final Producción Evidencia con fuentes vector graph hybrid direct Flujo principal Datos y contexto Comentarios y devolución

Siga las flechas sólidas para el flujo principal. Las flechas azules discontinuas proporcionan datos o contexto; Las flechas discontinuas de color rosa muestran comentarios o resultados devueltos. Colores y formas distinguen modelos, tiendas, decisiones y resultados. Se elige exactamente una ruta de recuperación. La rama directa omite la recuperación y devuelve su propia respuesta. La recuperación devuelve evidencia. Si un modelo de respuesta está habilitado, también redacta una respuesta; La evidencia recuperada aún necesita ser revisada. En pantallas pequeñas, desplázate horizontalmente para seguir todo el esquema.

Un ejemplo completo

La política de devoluciones puede utilizar vectores; las relaciones pieza-adaptador utilizan gráficos; los identificadores exactos utilizan híbridos; preguntas generales uso directo. La vía directa no consulta documentos privados.

Pruébalo tú mismo

  1. Elija Enrutador y un modelo de enrutador; vector de prueba, gráfico, híbrido, directo y una solicitud ambigua.
  2. Registre la entrada, la fuente y el resultado esperado antes de ejecutar el experimento. Utilice únicamente los datos ficticios del ejemplo.
  3. Siga las etapas del diagrama. En cada paso registre qué información se recibe y se produce; No confunda el resultado intermedio con el resultado final.
  4. Repita después de eliminar la información necesaria o hacer que la entrada sea ambigua. Compruebe si el sistema aclara, detiene o inventa una respuesta.
  5. Comparar con la solución explicada. Conserve la configuración, fecha, resultado y una explicación de las diferencias. Cambie una cosa y vuelva a probar.

Una solución explicada

Registre la ruta elegida y si realmente se utilizaron pruebas. Compare las seis variantes en preguntas idénticas. Un ejercicio exitoso le permite mostrar la conexión entre los aportes, las etapas y el resultado. Cuando falta información, una respuesta cautelosa es más útil que detalles inventados. Compare más que estilo: compruebe también las condiciones, las fuentes y las operaciones.

Cuándo resulta útil y cuáles son sus límites

La sucursal híbrida local se fusiona y deduplica; no aplica automáticamente el RRF de la plantilla híbrida separada ni reclasifica. Elija este enfoque cuando mejore una necesidad medida. Mantenga una línea de base simple y compare los resultados utilizando insumos idénticos. Un ejemplo exitoso no establece confiabilidad en todas las situaciones.

Comprueba lo que has aprendido

¿RAG cambia los parámetros de LLM?

No. Proporciona contexto en el momento de la solicitud; Los cambios de parámetros pertenecen al entrenamiento.

¿Puede un reclasificador corregir un documento no indexado?

No. El pasaje primero debe existir en el índice y en la lista de candidatos.

¿Qué resultado debería producir este ejercicio?

Registre la ruta elegida y si realmente se utilizaron pruebas. Compare las seis variantes en preguntas idénticas.

Términos que conviene recordar

  • Recuperación: Encontrar información relevante en fuentes accesibles.
  • Reclasificar: Una reordenación más cuidadosa de los candidatos ya recuperados.
  • Regresión / Regresión: Un cambio que rompe un caso previamente correcto.

Fuentes y su próximo paso

Para preparar: R07 — RAG híbrido: significado y palabras exactas

Continuar con: D04 — Buenas preguntas para probar RAG · E02 — Evaluación de RAG etapa por etapa · C03 — Un asistente para documentos complejos