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Ninguna de las tres arquitecturas es mejor en general. El RAG básico es la línea base más sencilla, el RAG avanzado mejora la selección de evidencia antes de generar la respuesta y el RAG agéntico añade decisiones adaptativas a costa de más complejidad. La elección depende de dónde falla hoy su sistema, y eso se comprueba comparando las tres sobre las mismas preguntas.
Supuesto del caso
El título no especifica el caso de uso, así que este artículo asume un sistema de preguntas y respuestas sobre documentos internos, como políticas, manuales, procedimientos o contratos. Un modelo generador responde a partir de fragmentos de esos documentos. Las tres arquitecturas se describen sobre ese mismo supuesto. Si su caso es otro, por ejemplo un asistente que consulta bases de datos en tiempo real, la comparación cambia.
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Tres arquitecturas, de la línea base al flujo adaptativo
1. RAG básico: recuperador y generador
El RAG básico divide los documentos en fragmentos, recupera los más pertinentes para cada consulta y los pasa al modelo generador junto con la pregunta. Es la línea base porque tiene pocas piezas: un índice, un recuperador y un generador. Funciona bien cuando la respuesta puede sostenerse con pasajes localizados. Su límite es que un fragmento mal delimitado o una consulta ambigua pueden hacer fallar toda la cadena, porque ninguna etapa reevalúa la evidencia antes de generar.
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La revisión de paradigmas RAG de Gao et al. describe la evolución desde el RAG ingenuo hacia diseños avanzados y modulares. RAGChecker lo formaliza como RAG = {R, G}: el recuperador selecciona los k fragmentos relevantes y el generador produce la respuesta a partir del contexto y la pregunta.
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2. RAG avanzado: recuperación refinada
El RAG avanzado mantiene el mismo esquema, pero mejora la segmentación de los documentos y la selección de evidencia antes de generar. Un ejemplo habitual es una segunda etapa de reranking, que reordena los candidatos recuperados con un criterio más fino que la similitud inicial. La revisión de Gao et al. agrupa estas técnicas a lo largo de la recuperación, la generación y el aumento.
La evidencia cuantitativa más directa procede de un estudio de Maharjan y Yadav (2026) sobre preguntas de documentos de políticas. Comparó tres configuraciones: un LLM sin recuperación (Vanilla LLM), RAG básico y RAG avanzado con reranking. La faithfulness media, es decir, el grado en que las afirmaciones de la respuesta están respaldadas por el contexto recuperado, fue de 0,347 para Vanilla LLM, 0,621 para RAG básico y 0,797 para RAG avanzado. Son cifras de ese experimento concreto. No garantizan la misma mejora con otros corpus, otros modelos u otras métricas.
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3. RAG agéntico: flujo decidido por un agente
En el RAG agéntico un agente decide qué hacer en cada paso: planificar la consulta, elegir herramientas o fuentes, reflexionar sobre si la evidencia basta y volver a recuperar si no basta. La encuesta de Agentic RAG de Singh et al. presenta estos patrones como respuesta a las limitaciones de los flujos RAG estáticos ante tareas complejas.
La ventaja es la adaptabilidad: el mismo sistema puede responder una pregunta literal con una sola búsqueda y una comparación entre dos normativas con varias búsquedas dirigidas. El coste es la complejidad, con más decisiones, más llamadas al modelo y más puntos de fallo. La encuesta no demuestra que este enfoque gane en toda carga de trabajo, así que conviene reservarlo para consultas que lo justifiquen.
Comparación en una tabla
| Arquitectura | Qué añade | Dónde suele ayudar | Complejidad operativa | Evidencia citada |
|---|---|---|---|---|
| RAG básico | Índice de fragmentos, recuperador y generador | Preguntas respondibles con pasajes localizados | Baja: pocas etapas | Línea base descrita en la revisión de Gao et al. |
| RAG avanzado | Mejor segmentación y reranking antes de generar | Documentos largos o con pasajes muy parecidos entre sí | Media: una etapa adicional que mantener | Maharjan y Yadav (2026): faithfulness media de 0,621 frente a 0,797 en su experimento sobre documentos de políticas |
| RAG agéntico | Planificación, herramientas, reflexión y recuperación iterativa | Preguntas de varios pasos o que exigen estrategias de búsqueda distintas | Alta: flujo variable y más puntos de fallo | Encuesta de Singh et al. (2025): no establece una ganancia cuantitativa general |
Cómo compararlas de forma justa
Una comparación sólo tiene valor si las tres variantes responden las mismas preguntas con el mismo corpus, el mismo modelo generador y las mismas condiciones de prueba. Un procedimiento práctico es el siguiente:
- Reúna un conjunto de preguntas reales de su equipo, con respuestas de referencia y el fragmento que las respalda.
- Fije el corpus, el modelo generador y los parámetros de recuperación, incluido el valor de k, para todas las variantes.
- Ejecute cada arquitectura sobre el conjunto completo y guarde los fragmentos recuperados y las respuestas generadas.
- Mida las métricas de la lista siguiente y separe los fallos por etapa.
- Repita la prueba al cambiar el corpus o el modelo antes de extrapolar el resultado.
Mida, como mínimo, estas dimensiones:
- Calidad de recuperación: relevancia y cobertura de los pasajes o hechos recuperados.
- Fidelidad al contexto: si cada afirmación de la respuesta está respaldada por la evidencia recuperada.
- Relevancia de la respuesta: si la respuesta resuelve la pregunta planteada.
- Latencia y coste: medidos en su propia implementación. Las fuentes consultadas no ofrecen una comparación general de costes ni de latencias entre estas arquitecturas.
- Complejidad operativa: número de etapas, herramientas, índices y puntos de fallo que el equipo debe mantener.
Diagnosticar: error de recuperación o de generación
RAGChecker distingue dos familias de error. Los errores de recuperación ocurren cuando la evidencia está incompleta o es irrelevante. Los errores de generación ocurren cuando el modelo no logra identificar o usar la evidencia disponible. Su marco organiza la evaluación en torno a la relevancia del contexto, el groundedness (que la respuesta esté anclada en el contexto recuperado) y la relevancia de la respuesta.
Esta distinción decide qué arquitectura probar. Si el contexto recuperado no contiene la respuesta, cambiar de generador no corrige nada; hace falta refinar la recuperación, y ahí entra la variante avanzada. Si el contexto sí contiene la respuesta pero el modelo la ignora o la combina mal, el problema está en la generación, y un flujo agéntico tampoco lo resuelve por sí solo.
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Clear out junk files and repair common Windows errorsFree Scan →Scan for outdated or missing drivers - takes under a minuteDriver Scan →Repair Windows errors before they cause bigger problemsFix Now →Cuándo considerar un sistema basado en grafos
Si la información se expresa de forma natural como entidades, nodos y relaciones explícitas, por ejemplo qué sistema depende de qué proveedor o qué norma deroga a otra, puede valer la pena comparar una arquitectura basada en grafos. G-Retriever describe cuatro etapas: indexación, recuperación, construcción de subgrafo y generación. Está especializado en preguntas de tipo GraphQA y no es una mejora universal para cualquier corpus de texto. Si sus documentos son sobre todo prosa, las tres arquitecturas anteriores siguen siendo el punto de partida.
Quick Recap
Cómo elegir
- Empiece por RAG básico si las respuestas están en pasajes localizados y el sistema debe ser fácil de depurar.
- Pase a RAG avanzado si el diagnóstico muestra errores de recuperación y la mejora medida con su propio conjunto de preguntas justifica la etapa adicional.
- Considere RAG agéntico solo si una parte relevante de sus preguntas exige varios pasos o estrategias de búsqueda distintas, y si la ganancia compensa la complejidad.
- Compare un enfoque basado en grafos solo si las relaciones entre entidades son el núcleo de las preguntas.
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