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En la Parte 2 de esta serie mejoramos nuestro agente de IA con memoria conversacional para recordar interacciones previas y mantener contexto entre sesiones. Sin embargo detectamos otra limitación crítica: al preguntar sobre información específica de la empresa como políticas de viaje el agente no respondía con precisión. Los modelos genéricos se entrenan con datos amplios de internet pero no conocen las políticas, procedimientos ni el conocimiento de dominio de tu organización y pueden generar respuestas plausibles pero incorrectas, lo que no es aceptable en entornos empresariales.
En esta tercera entrega añadimos conocimiento de dominio al agente mediante RAG Retrieval-Augmented Generation para que responda con precisión y confianza basándose en documentos corporativos.
Resumen de la solución: convertir documentos de la empresa en embeddings vectoriales, almacenarlos en un vector store PGVector, recuperar automáticamente secciones relevantes cuando el usuario hace preguntas y fundamentar las respuestas de la IA en documentos reales.
Qué son los embeddings vectoriales: son representaciones numéricas de palabras, frases o documentos en un espacio vectorial continuo donde significados similares quedan cerca entre sí. Esto permite buscar semánticamente documentos relacionados, mejorar recomendaciones y construir chatbots que entienden similitud de significado.
Arquitectura simplificada: pregunta del usuario - consulta al vector store PGVector con embeddings - asesor de recuperación que extrae fragmentos relevantes - modelo de IA (por ejemplo Amazon Bedrock Titan Embeddings) - respuesta fundamentada en documentos.
Componentes clave en Spring AI: asesor QuestionAnswerAdvisor para recuperar documentos automáticamente, PGVector como extensión de PostgreSQL para búsqueda por similitud, Titan Embeddings de Amazon Bedrock para generar embeddings.
Por qué RAG: para evitar hallucinations y garantizar que las respuestas estén basadas en la documentación real de la empresa. Por qué PGVector: permite reutilizar la base de datos PostgreSQL existente, mantener memoria y conocimiento en un único repositorio y evitar infraestructura adicional; para escalas masivas conviene evaluar soluciones dedicadas como OpenSearch o Pinecone.
Pasos principales sin entrar en bloques de código: añadir dependencias de Spring AI para vector store y Bedrock en el pom, configurar el modelo de embeddings Titan y los parámetros de PGVector en application properties, preparar el documento de política de viajes y cargarlo en el vector store mediante un endpoint administrativo protegido por rol admin, y añadir QuestionAnswerAdvisor al cliente de chat para que las respuestas se construyan con contexto recuperado.
Ejemplo de documento de política de viajes: reglas de propósito y alcance, límites regionales de alojamiento Europa 130 euros noche Norteamérica 150 USD noche Asia Pacífico 120 USD, requisitos de reserva uso de proveedores preferidos aprobaciones de manager o director, transporte vuelo en clase economy business requiere aprobación del director, traslados en taxi y alquiler de coches con aprobación de manager, y reglas de aprobaciones previas. Este contenido se indexa en el vector store para búsquedas semánticas.
Flujo de carga y prueba: exponer un endpoint administrativo api/admin/rag-load que reciba el contenido del documento y lo añada al VectorStore; el agente de chat al recibir una pregunta invoca el asesor de respuesta para recuperar fragmentos relevantes y genera la respuesta basada en esos fragmentos. Al probar con preguntas como cuál es el presupuesto de hotel para Francia el agente responde con la cifra correcta extraída del documento y evita inventar información.
Limitaciones detectadas y próximos pasos: RAG resuelve el problema de conocimiento estático y reduce hallucinations, pero el agente sigue sin acceso a información en tiempo real como el estado del tiempo o la fecha actual para ejecutar acciones. En la siguiente parte añadiremos herramientas y ejecución de funciones para que el agente consulte APIs externas y ofrezca respuestas actualizadas.
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Conclusión: al añadir RAG con PGVector y embeddings Titan al agente de IA construimos una capa de conocimiento que complementa la memoria conversacional. Esta base es esencial para crear asistentes empresariales confiables que recuerdan conversaciones y proporcionan información precisa basada en documentos corporativos. En Q2BSTUDIO podemos llevar esta arquitectura a producción integrando despliegue seguro y ampliable acorde a tus necesidades.
