Cómo construir un agente de IA con Generación Aumentada por Recuperación (RAG) en Jitterbit Harmony

Introducción

Esta guía muestra cómo agregar una herramienta para abordar preguntas específicas a un agente de IA contextual en Jitterbit Harmony utilizando Studio. Este agente utiliza la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que combina el razonamiento de LLM con acceso a herramientas externas y fuentes de datos.

Construir un agente de IA con RAG

1. Abre el proyecto de Studio que contiene tu agente contextual.

2. Identifica herramientas para la integración. Por ejemplo:

   • Tool - Obtener Pedidos de Salesforce
   • Tool - Consultar Tickets de Jira

3. Agrega flujos de trabajo de herramientas basados en las herramientas identificadas para la integración. Para cada uno:

   1. Haz clic en Agregar Nuevo Flujo de Trabajo en la parte superior del lienzo de diseño para crear un nuevo flujo de trabajo.

   2. Haz doble clic en el nombre del flujo de trabajo predeterminado y renómbralo para la herramienta específica.

   3. Diseña el flujo de trabajo de la herramienta para que acepte los parámetros de entrada, consulte la fuente de datos y devuelva una salida estructurada. Cada herramienta debe ser independiente y sin estado. Consulta el Agente de Preguntas y Respuestas de Salesforce para un ejemplo.

4. Actualiza la lógica principal de IA para RAG y llamadas a herramientas:

   1. Abre el flujo de trabajo Main - Lógica de Herramientas del Agente de IA.
   2. Modifica el flujo de trabajo para que reciba la consulta del usuario desde Main Entry - Manejador de Solicitudes API.
   3. Agrega una función que llame a la herramienta en la solicitud de LLM para determinar qué herramienta llamar.
   4. Al recibir una respuesta de llamada funcional del LLM, invoca la herramienta apropiada para recuperar los datos relevantes.
   5. Alimenta la salida de la herramienta y el historial de la conversación en un aviso de LLM para obtener una salida estructurada.
   6. Genera la respuesta y, opcionalmente, resume el contexto.

   Consulta Salesforce Q&A Agent para un ejemplo.

5. (Opcional) Integra indexación y búsqueda.

   Consejo

   Para consultas que involucren documentos no estructurados extensos, considera usar Azure Blob Storage y Azure AI Search o un servicio de búsqueda/indexación similar. Se puede encontrar más información en el Jitterbit Knowledge Agent, que aprovecha Azure Blob Storage y Azure AI Search.

Próximos pasos

Para incrustar el agente de API en una aplicación de App Builder, consulta Construir una aplicación inteligente.