¿Cómo combinar RAG con el uso de herramientas y llamadas a funciones?

RAG (Generación Aumentada por Recuperación) se puede integrar de manera efectiva utilizando herramientas (uso de herramientas) y llamadas a funciones (invocación de funciones) para crear sistemas más potentes y con mayor conciencia contextual.

La idea es:

1. RAG se encarga de buscar y extraer información relevante de fuentes externas (bases de conocimientos, documentos).
2. Uso de herramientas — es el uso de herramientas externas o API que pueden realizar tareas específicas (por ejemplo, calculadora, base de datos, servicios).
3. Llamada a funciones — mecanismo que permite a los modelos de lenguaje grande (LLM) llamar a funciones predefinidas con parámetros para obtener respuestas estructuradas o realizar acciones.

Cómo combinar:

• Primero, RAG extrae datos relevantes, que luego se pasan al LLM.
• El LLM analiza la consulta y el contexto, y si es necesario, llama a una función (llamada a función) para realizar una tarea específica o acceder a una herramienta.
• La herramienta realiza la tarea y devuelve el resultado al LLM.
• El LLM genera la respuesta final, usando tanto los datos extraídos como los resultados de las llamadas a funciones.

Ejemplo: un chatbot que responde a preguntas usando una base de conocimientos (RAG), y si es necesario, llama a una calculadora (herramienta) mediante la función calculate(expression).

# Pseudocódigo
retrieved_docs = rag_retrieve(query)
response = llm.generate(
    prompt=query + retrieved_docs,
    function_call='calculate' si needs_calculation(query) sino None
)
if response.function_call:
    result = calculate(response.function_call.arguments['expression'])
    final_answer = llm.generate(prompt=f"Resultado del cálculo: {result}")
else:
    final_answer = response.text

De esta manera, RAG proporciona el contexto, el uso de herramientas amplía las capacidades, y la llamada a funciones estructura la interacción entre el LLM y los servicios externos.