Búsqueda RAG híbrida

Un agente de atención al cliente recibe una pregunta sobre cómo se compara el producto de la empresa con el de un competidor. Hybrid RAG recupera el documento de comparación de características internas de la empresa de la base de datos vectorial Y consulta una API de búsqueda para conocer los precios y características actuales del competidor, lo que le brinda al LLM ambas perspectivas para generar una respuesta precisa.

Búsqueda RAG híbrida es relevante para Google, Reddit, YouTube, Amazon. Scavio proporciona una API unificada para acceder a datos de todas estas plataformas.

RAG de vector puro se recupera de un corpus estático (documentos de la empresa, base de conocimientos), pero no puede responder preguntas sobre eventos actuales, precios de la competencia o información pública que no esté en el corpus. La búsqueda pura RAG consulta motores de búsqueda activos pero no puede acceder a documentos internos privados. Hybrid RAG combina ambos: el paso de recuperación consulta la base de datos vectorial Y una API de búsqueda en paralelo, fusiona y reclasifica los resultados y alimenta el contexto combinado al LLM. Esta arquitectura es especialmente poderosa para los agentes empresariales que necesitan hacer referencia a los SOP internos y al mismo tiempo proporcionar datos de mercado actuales. La implementación requiere una capa de enrutamiento que decida si una consulta necesita recuperación interna, búsqueda externa o ambas, según la clasificación de la consulta.