Resumen
Ha aprendido cómo Foundry IQ transforma a los agentes de inteligencia artificial de bots de chat sencillos en herramientas empresariales mejoradas con conocimientos capaces de acceder a la información de su organización.
RAG resuelve el problema de conocimiento
La generación aumentada de recuperación aborda las limitaciones fundamentales de los agentes de inteligencia artificial mediante la conexión a orígenes de conocimiento en tiempo real. En lugar de confiar solo en los datos de entrenamiento, los agentes habilitados para RAG recuperan información relevante, aumentan las consultas con contexto fáctico y generan respuestas basadas en el contenido de la organización. Esto proporciona actualizaciones en tiempo real, transparencia de origen y base fáctica.
Foundry IQ proporciona una plataforma de conocimiento compartida
Foundry IQ elimina la necesidad de crear una infraestructura RAG personalizada para cada agente. Puede crear bases de conocimiento organizadas por dominio empresarial, conectar orígenes de datos desde SharePoint, Azure Blob Storage, OneLake o índices existentes de Azure AI Search, y cualquier agente puede acceder a ellas. Al mejorar una base de conocimiento, cada agente conectado se beneficia inmediatamente. Este enfoque compartido escala el acceso a los conocimientos en toda la organización.
La calidad de los datos determina la eficacia de la recuperación
Mejoras la recuperación mediante tres técnicas clave:
- Los perfiles de puntuación aumentan los campos o atributos específicos para mostrar resultados más relevantes
- La clasificación semántica usa modelos de IA para comprender el significado y el contexto más allá de las palabras clave
- Los analizadores personalizados controlan contenido especializado, como HTML, códigos de producto o terminología técnica
Estas técnicas funcionan conjuntamente para transformar la búsqueda básica en una recuperación inteligente adaptada a su contenido.
Instrucciones controlan el comportamiento del agente
Las instrucciones eficaces del agente especifican cuándo recuperar (usar siempre la base de conocimiento), cómo citar (formato exacto para la atribución de fuente) y qué hacer en caso de duda (método alternativo adecuado). Pruebe diferentes tipos de consulta para comprobar el comportamiento coherente. Supervise el uso de producción para identificar patrones y refinar la configuración.
Pasos siguientes
Comience con un dominio de conocimiento de alto valor donde la información citada precisa proporciona un impacto empresarial inmediato. Compile la primera base de conocimiento, configure las opciones de calidad de los datos, cree un agente con instrucciones de recuperación claras y pruebe sistemáticamente antes de implementar en los usuarios.