El LLM aumentado

Un empleado nuevo con y sin recursos

Contratas a alguien muy listo, pero lo sientas en una sala vacía, sin ordenador, sin teléfono y sin cuaderno. Por listo que sea, hará poco. Ahora dale acceso al archivo de la empresa, un ordenador con programas y un cuaderno donde apuntar. Es la misma persona, pero rinde mucho más.

Con los modelos pasa igual. El LLM aumentado es el bloque básico de todos los patrones de este módulo: un modelo de lenguaje al que se le suman tres capacidades.

Las tres aumentaciones

1. Búsqueda (retrieval): el modelo puede buscar información que no tiene en la cabeza, por ejemplo en tus documentos.
2. Herramientas: puede pedir acciones concretas (consultar una base de datos, leer un archivo, llamar a un servicio).
3. Memoria: puede decidir qué información conservar para más adelante.

Según Anthropic, los modelos actuales usan estas capacidades de forma activa: generan ellos mismos las consultas de búsqueda, eligen la herramienta adecuada y deciden qué retener. No las ejecutas tú a mano paso a paso.

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        |           LLM               |
        +--------+--------+-----------+
        | buscar | tools  | memoria   |
        +--------+--------+-----------+

Lo que de verdad importa: la interfaz

La fuente destaca dos cosas al implementarlo:

• Adaptar esas capacidades a tu caso concreto.
• Darle al modelo una interfaz fácil y bien documentada.

Esto enlaza con el módulo siguiente: un modelo solo usa bien una herramienta si entiende para qué sirve y cómo se llama. Lo veremos en diseña buenas herramientas.

Anthropic cita como una vía posible el Model Context Protocol (MCP), pensado para conectar el modelo con un ecosistema de herramientas de terceros con una implementación de cliente sencilla. Es un ejemplo, no el único camino.

Ejemplo mínimo

Un asistente de soporte aumentado podría tener, en forma de lista:

Búsqueda:   artículos del centro de ayuda
Herramienta: consultar_pedido(id), crear_ticket(texto)
Memoria:    preferencias que el cliente ha mencionado

Con solo eso ya contesta «¿dónde está mi pedido?» consultando datos reales, en vez de inventar.