LangChain, LangGraph y RAG: qué encaja en un proyecto de datos
LangChain, LangGraph y RAG aparecen juntos en conversaciones sobre aplicaciones con modelos de lenguaje, pero no son equivalentes. Entender su papel evita diseñar una arquitectura innecesariamente compleja.
Índice
- LangChain: componentes para aplicaciones con LLM
- LangGraph: flujos con estado y control
- RAG: recuperar contexto antes de responder
- Caso: asistente SQL
- Empieza más pequeño
- Fuentes y documentación para ampliar
- Arquitectura mínima de un asistente sobre datos
- Evaluación: la parte que suele olvidarse
- Seguridad
- Cuándo usar LangGraph
LangChain: componentes para aplicaciones con LLM
LangChain ofrece integraciones y abstracciones para conectar modelos, herramientas, recuperadores, prompts y otros componentes. Puede acelerar prototipos, aunque siempre conviene entender qué hace cada capa y mantener control sobre dependencias.
LangGraph: flujos con estado y control
LangGraph se orienta a flujos y agentes con estado, ramificaciones, ciclos y puntos de control. Tiene sentido cuando el proceso no es una única llamada y necesitas modelar explícitamente pasos, reintentos o intervención humana.
RAG: recuperar contexto antes de responder
Retrieval-Augmented Generation recupera fragmentos de una base de conocimiento y los aporta al modelo. No es un agente por sí mismo. Un RAG sencillo puede ser suficiente para responder sobre documentación interna sin permitir acciones.
| Concepto | Resuelve principalmente | Ejemplo en datos |
|---|---|---|
| LangChain | Integración de componentes | Conectar LLM con un motor SQL |
| LangGraph | Orquestación con estado | Agente que analiza, valida y pide aprobación |
| RAG | Contexto recuperado | Responder sobre catálogo y documentación |
Caso: asistente SQL
Un asistente puede recibir una pregunta, recuperar la definición de métricas, proponer SQL, validarlo contra una lista de tablas permitidas y ejecutar en modo lectura. El paso crítico no es el framework: son los límites de permisos, la validación y la trazabilidad.
Empieza más pequeño
Construye primero un flujo determinista con dos o tres pasos. Añade un agente solo si realmente necesitas decisiones dinámicas. Cuanta más autonomía, más observabilidad y evaluación necesitas.
Cobertura específica de agentes
Para comparativas de agentes, modelos y automatización generativa, consulta la sección de agentes de Código IA.
Fuentes y documentación para ampliar
Arquitectura mínima de un asistente sobre datos
- El usuario formula una pregunta.
- Un recuperador obtiene definiciones de métricas y tablas permitidas.
- El modelo propone una consulta.
- Una capa valida que sea de lectura y use objetos autorizados.
- La base ejecuta con credenciales restringidas.
- El sistema devuelve resultado, SQL utilizado y fuentes de contexto.
Este flujo puede construirse con código directo o con un framework. La elección depende de cuántas integraciones y ramas necesites. Si hay un único camino, una librería grande puede añadir más superficie de fallo que valor.
Evaluación: la parte que suele olvidarse
Crea un conjunto de preguntas con respuesta conocida: métricas simples, joins ambiguos, periodos temporales y casos que deben rechazarse. Mide exactitud del SQL, exactitud del resultado y tasa de respuestas que requieren corrección humana.
Seguridad
- Cuenta de base de datos de solo lectura.
- Lista explícita de esquemas/tablas permitidos.
- Límite de tiempo y filas.
- Bloqueo de DDL/DML.
- Registro de consulta y usuario.
- No enviar datos sensibles al proveedor sin base legal y controles adecuados.
Cuándo usar LangGraph
Tiene sentido cuando el flujo requiere ciclos, decisiones, memoria de estado, aprobación humana o recuperación tras errores. Para una cadena lineal corta, mantener el código explícito puede ser más fácil de auditar.
¿RAG evita las alucinaciones?
No. Aporta contexto relevante, pero el modelo todavía puede interpretar mal una fuente. Por eso debes devolver citas, SQL o evidencias y evaluar respuestas con casos reales.
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