import{s as re,o as ie}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as se,i as oe,g as o,s as i,r as O,A as le,h as l,f as a,c as s,j as ae,u as U,x as u,k as ne,y as ce,a as n,v as B,d as D,t as I,w as J,m as ue,n as me}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{T as pe}from"../chunks/Tip.363c041f.js";import{H as de}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";import{E as fe}from"../chunks/index.e71982be.js";function ge(G){let r;return{c(){r=ue("Sabemos que ya hemos discutido la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y RAG agéntico en la unidad anterior, así que siéntete libre de avanzar si ya estás familiarizado con los conceptos.")},l(c){r=me(c,"Sabemos que ya hemos discutido la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y RAG agéntico en la unidad anterior, así que siéntete libre de avanzar si ya estás familiarizado con los conceptos.")},m(c,p){n(c,r,p)},d(c){c&&a(r)}}}function ve(G){let r,c,p,R,d,C,f,K="En esta unidad, veremos cómo podemos usar RAG Agéntico para ayudar a Alfred a prepararse para la increíble gala.",M,m,H,g,N=`Los LLMs están entrenados en enormes volúmenes de datos para aprender conocimiento general.
Sin embargo, el modelo de conocimiento del mundo de los LLMs no siempre puede contener información relevante y actualizada.
<strong>RAG resuelve este problema encontrando y recuperando información relevante de tus datos y enviándola al LLM.</strong>`,P,v,Q='<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/rag.png" alt="RAG"/>',T,A,V="Ahora, piensa en cómo funciona Alfred:",w,$,W="<li>Le hemos pedido a Alfred que ayude a planificar una gala</li> <li>Alfred necesita encontrar las últimas noticias e información meteorológica</li> <li>Alfred necesita estructurar y buscar la información de los invitados</li>",z,_,X=`Así como Alfred necesita buscar en la información de tu hogar para ser útil, cualquier agente necesita una manera de encontrar y comprender datos relevantes.
<strong>RAG Agéntico es una forma poderosa de usar agentes para responder preguntas sobre tus datos.</strong> Podemos proporcionar varias herramientas a Alfred para ayudarlo a responder preguntas.
Sin embargo, en lugar de responder automáticamente a la pregunta basada en documentos, Alfred puede decidir usar cualquier otra herramienta o flujo para responder la pregunta.`,q,b,Y='<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/agentic-rag.png" alt="RAG Agéntico"/>',E,h,Z="¡Comencemos a <strong>construir nuestro flujo de trabajo de RAG agéntico!</strong>",S,x,ee="Primero, crearemos una herramienta RAG para recuperar detalles actualizados sobre los invitados. Luego, desarrollaremos herramientas para búsqueda web, actualizaciones meteorológicas y estadísticas de descargas de modelos de Hugging Face Hub. Finalmente, integraremos todo para dar vida a nuestro agente RAG agéntico!",j,L,k,y,F;return d=new de({props:{title:"Generación Aumentada por Recuperación con Agentes (RAG Agéntico)",local:"generación-aumentada-por-recuperación-con-agentes-rag-agéntico",headingTag:"h1"}}),m=new pe({props:{$$slots:{default:[ge]},$$scope:{ctx:G}}}),L=new fe({props:{source:"https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/es/unit3/agentic-rag/agentic-rag.mdx"}}),{c(){r=o("meta"),c=i(),p=o("p"),R=i(),O(d.$$.fragment),C=i(),f=o("p"),f.textContent=K,M=i(),O(m.$$.fragment),H=i(),g=o("p"),g.innerHTML=N,P=i(),v=o("p"),v.innerHTML=Q,T=i(),A=o("p"),A.textContent=V,w=i(),$=o("ol"),$.innerHTML=W,z=i(),_=o("p"),_.innerHTML=X,q=i(),b=o("p"),b.innerHTML=Y,E=i(),h=o("p"),h.innerHTML=Z,S=i(),x=o("p"),x.textContent=ee,j=i(),O(L.$$.fragment),k=i(),y=o("p"),this.h()},l(e){const t=le("svelte-u9bgzb",document.head);r=l(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),c=s(e),p=l(e,"P",{}),ae(p).forEach(a),R=s(e),U(d.$$.fragment,e),C=s(e),f=l(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(f)!=="svelte-1w1sufm"&&(f.textContent=K),M=s(e),U(m.$$.fragment,e),H=s(e),g=l(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(g)!=="svelte-rgzchy"&&(g.innerHTML=N),P=s(e),v=l(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(v)!=="svelte-kysd50"&&(v.innerHTML=Q),T=s(e),A=l(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(A)!=="svelte-19462b3"&&(A.textContent=V),w=s(e),$=l(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),u($)!=="svelte-6l54b1"&&($.innerHTML=W),z=s(e),_=l(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(_)!=="svelte-15yilz3"&&(_.innerHTML=X),q=s(e),b=l(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(b)!=="svelte-13tmvvi"&&(b.innerHTML=Y),E=s(e),h=l(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(h)!=="svelte-1hbf0e1"&&(h.innerHTML=Z),S=s(e),x=l(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(x)!=="svelte-16ipdv5"&&(x.textContent=ee),j=s(e),U(L.$$.fragment,e),k=s(e),y=l(e,"P",{}),ae(y).forEach(a),this.h()},h(){ne(r,"name","hf:doc:metadata"),ne(r,"content",Ae)},m(e,t){ce(document.head,r),n(e,c,t),n(e,p,t),n(e,R,t),B(d,e,t),n(e,C,t),n(e,f,t),n(e,M,t),B(m,e,t),n(e,H,t),n(e,g,t),n(e,P,t),n(e,v,t),n(e,T,t),n(e,A,t),n(e,w,t),n(e,$,t),n(e,z,t),n(e,_,t),n(e,q,t),n(e,b,t),n(e,E,t),n(e,h,t),n(e,S,t),n(e,x,t),n(e,j,t),B(L,e,t),n(e,k,t),n(e,y,t),F=!0},p(e,[t]){const te={};t&2&&(te.$$scope={dirty:t,ctx:e}),m.$set(te)},i(e){F||(D(d.$$.fragment,e),D(m.$$.fragment,e),D(L.$$.fragment,e),F=!0)},o(e){I(d.$$.fragment,e),I(m.$$.fragment,e),I(L.$$.fragment,e),F=!1},d(e){e&&(a(c),a(p),a(R),a(C),a(f),a(M),a(H),a(g),a(P),a(v),a(T),a(A),a(w),a($),a(z),a(_),a(q),a(b),a(E),a(h),a(S),a(x),a(j),a(k),a(y)),a(r),J(d,e),J(m,e),J(L,e)}}}const Ae='{"title":"Generación Aumentada por Recuperación con Agentes (RAG Agéntico)","local":"generación-aumentada-por-recuperación-con-agentes-rag-agéntico","sections":[],"depth":1}';function $e(G){return ie(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ye extends se{constructor(r){super(),oe(this,r,$e,ve,re,{})}}export{ye as component};
