Recuperación agente con LangChain y Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock
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Este artículo demuestra cómo implementar la recuperación agéntica utilizando LangChain y las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock para manejar consultas complejas y multipartes de manera más efectiva que la recuperación estándar de un solo disparo. Mientras que la recuperación estándar utiliza una única búsqueda vectorial que a menudo pierde intenciones específicas en preguntas compuestas, la recuperación agéntica descompone la consulta en subconsultas, evalúa la suficiencia de la evidencia e itera según sea necesario. Los autores proporcionan una guía técnica para configurar la base de conocimientos, ajustar los permisos de IAM e integrar ambos métodos de recuperación en una aplicación LangChain. Destacan que la recuperación agéntica genera mayores costos y latencia, pero ofrece una capacidad de recuperación significativamente mejor en preguntas de múltiples saltos o comparativas. El artículo también explica cómo acceder a los eventos de seguimiento mediante llamadas directas a la API para inspeccionar el proceso de planificación y señala fricciones actuales en la integración, como la necesidad de envolver las funciones agénticas en objetos RunnableLambda. En última instancia, los autores recomiendan enrutar las consultas según su complejidad, utilizando la recuperación estándar para preguntas simples y la recuperación agéntica para las complejas, con el fin de equilibrar costo y precisión.
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