DeepRAG

La herramienta DeepRAG permite a los agentes analizar y sintetizar información en archivos PDF y de texto de gran tamaño utilizando la generación aumentada por recuperación (RAG). Está diseñado para escenarios en los que necesitas respuestas completas respaldadas por citas derivadas de contenido de formato largo como informes, manuales, políticas o documentos de investigación.

DeepRAG ingiere uno o más documentos proporcionados en tiempo de ejecución y realiza la recuperación semántica de su contenido. En función de la tarea que definas, sintetiza la información relevante en una respuesta coherente y, opcionalmente, puede incluir citas que hagan referencia a los documentos de origen.

Los casos de uso típicos incluyen:

• Resumir documentos grandes o colecciones de documentos
• Responder preguntas complejas basadas en material de origen
• Comparar o sintetizar información en varias secciones o archivos
• Producir resultados de estilo de investigación con citas rastreables

For details, refer to Best practices for DeepRAG and Batch Transform: JIT vs. index-based strategies.

Orígenes de datos

DeepRAG admite entradas de archivos justo a tiempo (JIT).

• Los archivos se proporcionan directamente a través de las entradas del agente.
• Solo se admiten archivos PDF y de texto.
• No se requiere la creación de índices ni la configuración de almacenamiento externo.

Configurar la herramienta DeepRAG

Añadir la herramienta DeepRAG

1. Abre tu agente en modo de diseño.
2. Desde la lista de herramientas integradas, añade DeepRAG al agente.

Una vez añadida, la herramienta DeepRAG aparece como un nodo de herramienta dedicado que puedes configurar desde el panel de la derecha.

Configurar entradas

En el momento del diseño, defines cómo DeepRAG debe analizar los documentos proporcionados:

• Archivo de origen : selecciona el archivo o documento de entrada que DeepRAG debe analizar. En tiempo de ejecución, esto se resuelve en el documento proporcionado cuando se ejecuta el agente.

  Nota:

  Debes configurar un argumento de tipo de archivo en Data Manager.

• Tarea DeepRAG : describe lo que el agente debe investigar en los documentos. Esto suele incluir:

  • Qué información buscar
  • Cómo sintetizar o estructurar la salida
  • Si y cómo hacer referencia a las fuentes

• Extensión de archivo : especifica el tipo de archivo esperado. Esto ayuda a DeepRAG a aplicar la estrategia de análisis de documentos adecuada.

• Habilitar citas : cuando se habilita, la herramienta incluye citas en la salida que hacen referencia a los documentos de origen utilizados durante la síntesis.

  

Ejecutar la herramienta DeepRAG

Cuando ejecutas o depuras el agente, DeepRAG se ejecuta como parte de la ejecución del agente:

• El documento de entrada se carga y se analiza.
• Las secciones relevantes se recuperan en función de la definición de la tarea.
• El modelo sintetiza una respuesta basada en el contenido recuperado.
• Se genera una salida, que incluye opcionalmente citas.

Durante la ejecución, DeepRAG aparece en el Seguimiento de ejecución como una llamada de herramienta dedicada. Puedes ampliar este paso para inspeccionar información detallada de runtime.

Inspeccionar detalles de ejecución

En el Seguimiento de ejecución, la herramienta DeepRAG aparece como una llamada de herramienta dedicada. Puedes expandirlo para revisar:

• Entrada : el documento de origen, incluido el nombre de archivo, el tipo y los metadatos, y la consulta utilizada para guiar la recuperación y la síntesis.
• Salida : la respuesta generada, incluida una matriz de citas cuando está habilitada.

Esta visibilidad te ayuda a comprender cómo se produjo la respuesta y qué contenido de origen contribuyó al resultado final.