agents-course/pr_688/es/_app/immutable/nodes/61.ea4cf71b.js

import{s as ll,n as sl,o as al}from"../chunks/scheduler.505acc25.js";import{S as tl,i as nl,e as i,s as t,c as r,h as il,a as o,d as s,b as n,f as Oe,g as c,j as M,k as ve,l as ol,m as a,n as p,t as y,o as u,p as d}from"../chunks/index.fbb49fb4.js";import{C as Ml}from"../chunks/CopyLLMTxtMenu.2250aa81.js";import{C as el}from"../chunks/CodeBlock.e5ac87fe.js";import{C as rl}from"../chunks/CourseFloatingBanner.742f9db5.js";import{H as L}from"../chunks/Heading.511e0027.js";import{E as cl}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.bb001c84.js";function pl(Ve){let U,D,Y,P,j,K,J,O,T,ee,m,Re='<p>Puedes seguir el código en <a href="https://huggingface.co/agents-course/notebooks/blob/main/unit2/smolagents/retrieval_agents.ipynb" target="_blank">este notebook</a> que puedes ejecutar usando Google Colab.</p>',le,C,Ee="Los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) combinan las capacidades de recuperación de datos y modelos de generación para proporcionar respuestas contextualizadas. Por ejemplo, la consulta de un usuario se pasa a un motor de búsqueda, y los resultados recuperados se entregan al modelo junto con la consulta. El modelo luego genera una respuesta basada en la consulta y la información recuperada.",se,b,ze="El RAG con Agentes (Generación Aumentada por Recuperación) extiende los sistemas RAG tradicionales al <strong>combinar agentes autónomos con recuperación dinámica de conocimiento</strong>.",ae,w,We="Mientras que los sistemas RAG tradicionales utilizan un LLM para responder consultas basadas en datos recuperados, el RAG con agentes <strong>permite un control inteligente tanto de los procesos de recuperación como de generación</strong>, mejorando la eficiencia y precisión.",te,I,ke="Los sistemas RAG tradicionales enfrentan limitaciones clave, como <strong>depender de un solo paso de recuperación</strong> y enfocarse en la similitud semántica directa con la consulta del usuario, lo que puede pasar por alto información relevante.",ne,h,Ae="El RAG con agentes aborda estos problemas permitiendo que el agente formule autónomamente consultas de búsqueda, critique los resultados recuperados y realice múltiples pasos de recuperación para obtener un resultado más personalizado y completo.",ie,B,oe,G,qe="Vamos a construir un agente simple que pueda buscar en la web usando DuckDuckGo. Este agente recuperará información y sintetizará respuestas para contestar consultas. Con RAG con agentes, el agente de Alfred puede:",Me,Z,Xe="<li>Buscar las últimas tendencias en fiestas de superhéroes</li> <li>Refinar resultados para incluir elementos de lujo</li> <li>Sintetizar información en un plan completo</li>",re,f,Ne="Así es como el agente de Alfred puede lograr esto:",ce,g,pe,v,Qe="El agente sigue este proceso:",ye,V,Se="<li><strong>Analiza la Solicitud:</strong> El agente de Alfred identifica los elementos clave de la consulta—planificación de fiesta temática de superhéroes de lujo, con enfoque en decoración, entretenimiento y catering.</li> <li><strong>Realiza la Recuperación:</strong> El agente utiliza DuckDuckGo para buscar la información más relevante y actualizada, asegurándose de que se alinee con las preferencias refinadas de Alfred para un evento lujoso.</li> <li><strong>Sintetiza la Información:</strong> Después de recopilar los resultados, el agente los procesa en un plan coherente y accionable para Alfred, cubriendo todos los aspectos de la fiesta.</li> <li><strong>Almacena para Referencia Futura:</strong> El agente almacena la información recuperada para un fácil acceso al planificar eventos futuros, optimizando la eficiencia en tareas posteriores.</li>",ue,R,de,E,xe="Para tareas especializadas, una base de conocimiento personalizada puede ser invaluable. Vamos a crear una herramienta que consulte una base de datos vectorial de documentación técnica o conocimiento especializado. Utilizando búsqueda semántica, el agente puede encontrar la información más relevante para las necesidades de Alfred.",Ue,z,Fe="Una base de datos vectorial es simplemente una colección de documentos con representaciones enriquecidas por modelos de ML especializados, que permiten la búsqueda y recuperación rápida de los documentos.",me,W,He="Este enfoque combina conocimiento predefinido con búsqueda semántica para proporcionar soluciones contextualizadas para la planificación de eventos. Con acceso a conocimiento especializado, Alfred puede perfeccionar cada detalle de la fiesta.",je,k,_e="En este ejemplo, crearemos una herramienta que recupera ideas de planificación de fiestas desde una base de conocimiento personalizada. Usaremos un recuperador BM25 para buscar en la base de conocimiento y devolver los mejores resultados, y <code>RecursiveCharacterTextSplitter</code> para dividir los documentos en fragmentos más pequeños para una búsqueda más eficiente.",Je,A,Te,q,Ye="Este agente mejorado puede:",Ce,X,$e="<li>Primero verificar la documentación para obtener información relevante</li> <li>Combinar ideas de la base de conocimiento</li> <li>Mantener el contexto de la conversación en memoria</li>",be,N,we,Q,Le="Al construir sistemas RAG con agentes, el agente puede emplear estrategias sofisticadas como:",Ie,S,De="<li><strong>Reformulación de Consultas:</strong> En lugar de usar la consulta del usuario en bruto, el agente puede elaborar términos de búsqueda optimizados que coincidan mejor con los documentos objetivo</li> <li><strong>Recuperación Multi-Paso:</strong> El agente puede realizar múltiples búsquedas, utilizando los resultados iniciales para informar consultas posteriores</li> <li><strong>Integración de Fuentes:</strong> La información puede combinarse de múltiples fuentes como búsqueda web y documentación local</li> <li><strong>Validación de Resultados:</strong> El contenido recuperado puede analizarse para determinar su relevancia y precisión antes de incluirlo en las respuestas</li>",he,x,Pe="Los sistemas RAG con agentes efectivos requieren una consideración cuidadosa de varios aspectos clave. El agente <strong>debe seleccionar entre las herramientas disponibles según el tipo de consulta y el contexto</strong>. Los sistemas de memoria ayudan a mantener el historial de conversación y evitar recuperaciones repetitivas. Tener estrategias de respaldo garantiza que el sistema pueda seguir proporcionando valor incluso cuando los métodos de recuperación principales fallan. Además, implementar pasos de validación ayuda a garantizar la precisión y relevancia de la información recuperada.",Be,F,Ge,H,Ke='<li><a href="https://huggingface.co/learn/cookbook/agent_rag" rel="nofollow">RAG con Agentes: ¡potencia tu RAG con reformulación de consultas y auto-consulta! 🚀</a> - Receta para desarrollar un sistema RAG con Agentes utilizando smolagents.</li>',Ze,_,fe,$,ge;return j=new rl({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/#fileId=https://huggingface.co/agents-course/notebooks/blob/main/unit2/smolagents/retrieval_agents.ipynb"}]}}),J=new Ml({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),T=new L({props:{title:"Construyendo Sistemas RAG con Agentes",local:"construyendo-sistemas-rag-con-agentes",headingTag:"h1"}}),B=new L({props:{title:"Recuperación Básica con DuckDuckGo",local:"recuperación-básica-con-duckduckgo",headingTag:"h2"}}),g=new el({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> smolagents <span class="hljs-keyword">import</span> CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, InferenceClientModel

<span class="hljs-comment"># Initialize the search tool</span>
search_tool = DuckDuckGoSearchTool()

<span class="hljs-comment"># Initialize the model</span>
model = InferenceClientModel()

agent = CodeAgent(
    model=model,
    tools=[search_tool]
)

<span class="hljs-comment"># Example usage</span>
response = agent.run(
    <span class="hljs-string">&quot;Buscar ideas de fiesta temática de superhéroes de lujo, incluyendo decoración, entretenimiento y catering.&quot;</span>
)
<span class="hljs-built_in">print</span>(response)`,lang:"python",wrap:!1}}),R=new L({props:{title:"Herramienta de Base de Conocimiento Personalizada",local:"herramienta-de-base-de-conocimiento-personalizada",headingTag:"h2"}}),A=new el({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.docstore.document <span class="hljs-keyword">import</span> Document
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.text_splitter <span class="hljs-keyword">import</span> RecursiveCharacterTextSplitter
<span class="hljs-keyword">from</span> smolagents <span class="hljs-keyword">import</span> Tool
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain_community.retrievers <span class="hljs-keyword">import</span> BM25Retriever
<span class="hljs-keyword">from</span> smolagents <span class="hljs-keyword">import</span> CodeAgent, InferenceClientModel

<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">PartyPlanningRetrieverTool</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">Tool</span>):
    name = <span class="hljs-string">&quot;party_planning_retriever&quot;</span>
    description = <span class="hljs-string">&quot;Utiliza búsqueda semántica para recuperar ideas de planificación de fiestas relevantes para la fiesta temática de superhéroes de Alfred en Wayne Manor.&quot;</span>
    inputs = {
        <span class="hljs-string">&quot;query&quot;</span>: {
            <span class="hljs-string">&quot;type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>,
            <span class="hljs-string">&quot;description&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;La consulta a realizar. Esta debe ser una consulta relacionada con la planificación de fiestas o temas de superhéroes.&quot;</span>,
        }
    }
    output_type = <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>

    <span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">__init__</span>(<span class="hljs-params">self, docs, **kwargs</span>):
        <span class="hljs-built_in">super</span>().__init__(**kwargs)
        self.retriever = BM25Retriever.from_documents(
            docs, k=<span class="hljs-number">5</span>  <span class="hljs-comment"># Retrieve the top 5 documents</span>
        )

    <span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">forward</span>(<span class="hljs-params">self, query: <span class="hljs-built_in">str</span></span>) -&gt; <span class="hljs-built_in">str</span>:
        <span class="hljs-keyword">assert</span> <span class="hljs-built_in">isinstance</span>(query, <span class="hljs-built_in">str</span>), <span class="hljs-string">&quot;Tu consulta de búsqueda debe ser una cadena&quot;</span>

        docs = self.retriever.invoke(
            query,
        )
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">&quot;\\nIdeas recuperadas:\\n&quot;</span> + <span class="hljs-string">&quot;&quot;</span>.join(
            [
                <span class="hljs-string">f&quot;\\n\\n===== Idea <span class="hljs-subst">{<span class="hljs-built_in">str</span>(i)}</span> =====\\n&quot;</span> + doc.page_content
                <span class="hljs-keyword">for</span> i, doc <span class="hljs-keyword">in</span> <span class="hljs-built_in">enumerate</span>(docs)
            ]
        )

<span class="hljs-comment"># Simulate a knowledge base about party planning</span>
party_ideas = [
    {<span class="hljs-string">&quot;text&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Una fiesta de disfraces temática de superhéroes con decoración de lujo, incluyendo detalles dorados y cortinas de terciopelo.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;source&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Ideas de fiesta 1&quot;</span>},
    {<span class="hljs-string">&quot;text&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Contrata a un DJ profesional que pueda tocar música temática para superhéroes como Batman y Wonder Woman.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;source&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Ideas de entretenimiento&quot;</span>},
    {<span class="hljs-string">&quot;text&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Para el catering, sirve platos con nombres de superhéroes, como &#x27;El smoothie verde de Hulk&#x27; y &#x27;El filete de poder de Iron Man&#x27;.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;source&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Ideas de catering&quot;</span>},
    {<span class="hljs-string">&quot;text&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Decora con logotipos icónicos de superhéroes y proyecciones de Gotham y otras ciudades de superhéroes alrededor del lugar.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;source&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Ideas de decoración&quot;</span>},
    {<span class="hljs-string">&quot;text&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Experiencias interactivas con realidad virtual donde los invitados pueden participar en simulaciones de superhéroes o competir en juegos temáticos.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;source&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Ideas de entretenimiento&quot;</span>}
]

source_docs = [
    Document(page_content=doc[<span class="hljs-string">&quot;text&quot;</span>], metadata={<span class="hljs-string">&quot;source&quot;</span>: doc[<span class="hljs-string">&quot;source&quot;</span>]})
    <span class="hljs-keyword">for</span> doc <span class="hljs-keyword">in</span> party_ideas
]

<span class="hljs-comment"># Split the documents into smaller chunks for more efficient search</span>
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    chunk_overlap=<span class="hljs-number">50</span>,
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)
docs_processed = text_splitter.split_documents(source_docs)

<span class="hljs-comment"># Create the retriever tool</span>
party_planning_retriever = PartyPlanningRetrieverTool(docs_processed)

<span class="hljs-comment"># Initialize the agent</span>
agent = CodeAgent(tools=[party_planning_retriever], model=InferenceClientModel())

<span class="hljs-comment"># Example usage</span>
response = agent.run(
    <span class="hljs-string">&quot;Encuentra ideas para una fiesta temática de superhéroes de lujo, incluyendo entretenimiento, catering y opciones de decoración.&quot;</span>
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(response)`,lang:"python",wrap:!1}}),N=new L({props:{title:"Capacidades de Recuperación Mejoradas",local:"capacidades-de-recuperación-mejoradas",headingTag:"h2"}}),F=new L({props:{title:"Recursos",local:"recursos",headingTag:"h2"}}),_=new 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