En los últimos meses, no hemos parado de oír hablar de inteligencia artificial. Que si agentes, que si LLMs, que si RAG… En un artículo anterior hablábamos sobre cómo construir agentes generativos que no se limiten a responder, sino que ejecuten. Hoy vamos un paso más allá: ¿qué pasa cuando ese agente necesita acceder a datos privados, dar respuestas precisas o funcionar a escala?
En mitad del hype, lo importante sigue siendo lo de siempre: entender bien lo que queremos resolver y diseñar una arquitectura que tenga sentido para ese objetivo.
En este post os contamos cómo lo hacemos en Secture cuando montamos sistemas RAG con agentes de IA, qué errores hemos aprendido a evitar y qué detalles marcan la diferencia cuando de verdad lo llevas a producción.
¿Por qué arquitectura RAG?
Porque no todo se puede dejar en manos de un modelo genérico. RAG (Retrieval Augmented Generation) permite mantener el control sobre tus datos, evitar alucinaciones y dar respuestas útiles usando conocimiento real de tu negocio.
Pero antes de entrar en detalle con la arquitectura RAG, me gustaría hacer una diferenciación entre las diferentes formas que tenemos de usar la tecnología a la hora de tener un agente.
- Agentes básicos o standalone: sin conexión real con tus datos. Responden según el entrenamiento del modelo, pero no tienen contexto sobre tu negocio. Buenos para experimentar, limitados para producir.
- Agentes con conectores: permiten hacer llamadas a APIs o herramientas externas. Dan un paso más allá, pero su lógica es lineal y limitada al script o flujo predefinido.
- Agentes inteligentes orquestados: son sistemas modulares que combinan múltiples procesos (búsqueda, validación, formateo, control de calidad). Se integran con bases de datos internas y permiten adaptarse a distintos casos de uso con precisión. Aquí es donde brilla RAG.
Arquitectura RAG: lo esencial
Todo parte de aquí:
- Capa de datos privada, sin exponer información sensible a terceros.
- Base de datos vectorial (sí, Postgres vale).
- Ingesta bien pensada: no vale con subir PDFs a lo loco.
- Indexación semántica: cada vector cuenta.
- Agentes que hacen cosas específicas: búsqueda, clasificación, formateo, chequeo final.
Y sí, cada uno es un proceso distinto. Parece un lío, pero cuando lo orquestas bien… funciona de maravilla.
Claves que nadie te cuenta (pero deberías tener claras)
- No esperes magia. Si no sabes lo que quieres resolver, la IA no lo va a adivinar.
- Piensa en el dato desde el minuto uno. ¿Qué tienes? ¿Dónde está? ¿Cómo lo vas a estructurar?
- No todo es chatbots. Puedes generar presupuestos, hacer onboarding, filtrar candidatos o montar buscadores brutales.
- La fase de ingesta es clave. Y la que más tiempo lleva. Así que tómatela en serio.
¿Y esto escala?
Depende. Si tu proyecto va para algo pequeño, con un wrapper del LLM y cuatro cositas vas bien. Pero si estás manejando datos sensibles, muchos usuarios o varios casos de uso… mejor prepara una buena arquitectura desde el principio.
Nosotros trabajamos con RAG para la capa de datos porque nos da libertad, seguridad y flexibilidad. ¿Lo hace todo? No. ¿Te permite construir cosas muy útiles que funcionan hoy? Absolutamente.
Además te permite sentar la base sobre la que después ir creciendo. Un grandísimo plus.
Más allá del modelo, el verdadero poder está en el agente
Un modelo de lenguaje, por sí solo, es potente pero limitado. Lo que realmente marca la diferencia es cómo lo envuelves, qué datos le das y qué capacidad tiene para actuar. Los agentes de IA son como piezas vivas de software que toman decisiones, procesan información y cumplen objetivos concretos. No son asistentes, son parte del equipo.
RAG no es el destino, es el medio. Lo que buscamos con estas arquitecturas no es solo responder con precisión, sino empoderar a los agentes para que hagan cosas útiles, de calidad y alineadas con tu negocio. Desde buscar documentos internos hasta generar propuestas comerciales o automatizar procesos internos: si lo orquestas bien, tu agente puede pasar de ser un juguete curioso a una herramienta indispensable.
Si quieres descubrir como crear una arquitectura RAG paso a paso, puedes ver este workshop que hicimos en nuestras oficinas.
