import{s as se,n as oe,o as le}from"../chunks/scheduler.505acc25.js";import{S as ue,i as me,e as s,s as r,c as U,h as ce,a as o,d as a,b as i,f as ie,g as B,j as l,k as K,l as pe,m as n,n as Q,t as D,o as I,p as J}from"../chunks/index.fbb49fb4.js";import{C as de}from"../chunks/CopyLLMTxtMenu.38c593c4.js";import{H as fe}from"../chunks/Heading.511e0027.js";import{E as ge}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.9ca82795.js";function ve(N){let u,C,h,M,c,H,p,T,d,V="En esta unidad, veremos cómo podemos usar RAG Agéntico para ayudar a Alfred a prepararse para la increíble gala.",G,m,W="<p>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.</p>",P,f,X=`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>`,R,g,Y='<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/rag.png" alt="RAG"/>',q,v,Z="Ahora, piensa en cómo funciona Alfred:",w,A,ee="<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,b,te=`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.`,E,L,ae='<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/agentic-rag.png" alt="RAG Agéntico"/>',S,x,ne="¡Comencemos a <strong>construir nuestro flujo de trabajo de RAG agéntico!</strong>",k,_,re="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,$,O,y,F;return c=new de({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),p=new fe({props:{title:"Generación Aumentada por Recuperación con Agentes (RAG Agéntico)",local:"generación-aumentada-por-recuperación-con-agentes-rag-agéntico",headingTag:"h1"}}),$=new ge({props:{source:"https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/es/unit3/agentic-rag/agentic-rag.mdx"}}),{c(){u=s("meta"),C=r(),h=s("p"),M=r(),U(c.$$.fragment),H=r(),U(p.$$.fragment),T=r(),d=s("p"),d.textContent=V,G=r(),m=s("blockquote"),m.innerHTML=W,P=r(),f=s("p"),f.innerHTML=X,R=r(),g=s("p"),g.innerHTML=Y,q=r(),v=s("p"),v.textContent=Z,w=r(),A=s("ol"),A.innerHTML=ee,z=r(),b=s("p"),b.innerHTML=te,E=r(),L=s("p"),L.innerHTML=ae,S=r(),x=s("p"),x.innerHTML=ne,k=r(),_=s("p"),_.textContent=re,j=r(),U($.$$.fragment),O=r(),y=s("p"),this.h()},l(e){const t=ce("svelte-u9bgzb",document.head);u=o(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),C=i(e),h=o(e,"P",{}),ie(h).forEach(a),M=i(e),B(c.$$.fragment,e),H=i(e),B(p.$$.fragment,e),T=i(e),d=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(d)!=="svelte-1w1sufm"&&(d.textContent=V),G=i(e),m=o(e,"BLOCKQUOTE",{class:!0,"data-svelte-h":!0}),l(m)!=="svelte-1kltp63"&&(m.innerHTML=W),P=i(e),f=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(f)!=="svelte-rgzchy"&&(f.innerHTML=X),R=i(e),g=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(g)!=="svelte-kysd50"&&(g.innerHTML=Y),q=i(e),v=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(v)!=="svelte-19462b3"&&(v.textContent=Z),w=i(e),A=o(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),l(A)!=="svelte-6l54b1"&&(A.innerHTML=ee),z=i(e),b=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(b)!=="svelte-15yilz3"&&(b.innerHTML=te),E=i(e),L=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(L)!=="svelte-13tmvvi"&&(L.innerHTML=ae),S=i(e),x=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(x)!=="svelte-1hbf0e1"&&(x.innerHTML=ne),k=i(e),_=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(_)!=="svelte-16ipdv5"&&(_.textContent=re),j=i(e),B($.$$.fragment,e),O=i(e),y=o(e,"P",{}),ie(y).forEach(a),this.h()},h(){K(u,"name","hf:doc:metadata"),K(u,"content",Ae),K(m,"class","tip")},m(e,t){pe(document.head,u),n(e,C,t),n(e,h,t),n(e,M,t),Q(c,e,t),n(e,H,t),Q(p,e,t),n(e,T,t),n(e,d,t),n(e,G,t),n(e,m,t),n(e,P,t),n(e,f,t),n(e,R,t),n(e,g,t),n(e,q,t),n(e,v,t),n(e,w,t),n(e,A,t),n(e,z,t),n(e,b,t),n(e,E,t),n(e,L,t),n(e,S,t),n(e,x,t),n(e,k,t),n(e,_,t),n(e,j,t),Q($,e,t),n(e,O,t),n(e,y,t),F=!0},p:oe,i(e){F||(D(c.$$.fragment,e),D(p.$$.fragment,e),D($.$$.fragment,e),F=!0)},o(e){I(c.$$.fragment,e),I(p.$$.fragment,e),I($.$$.fragment,e),F=!1},d(e){e&&(a(C),a(h),a(M),a(H),a(T),a(d),a(G),a(m),a(P),a(f),a(R),a(g),a(q),a(v),a(w),a(A),a(z),a(b),a(E),a(L),a(S),a(x),a(k),a(_),a(j),a(O),a(y)),a(u),J(c,e),J(p,e),J($,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 be(N){return le(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ye extends ue{constructor(u){super(),me(this,u,be,ve,se,{})}}export{ye as component};
