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Retrieval Argument en Salesforce para grounding efectivo en Agentforce | MOA

SARA HERNÁNDEZ – JULIO 2025

En el dinámico universo de la inteligencia artificial conversacional, la capacidad de un agente para comprender y responder con precisión no es un lujo, sino una necesidad. Aquí es donde el concepto de grounding se vuelve fundamental: el proceso de anclar la conversación en un contexto compartido.
Para lograr un grounding efectivo en plataformas como Agentforce, Salesforce implementa una estrategia avanzada conocida como Retrieval Argument, cuya ejecución se puede realizar con varios métodos cómo: Flows, Integraciones, Campos, Data Cloud y más.

A continuación un ejemplo de los distintos métodos: 

Retrieval Argument: Más que una Búsqueda, una Comprensión Profunda

El Retrieval Argument se refiere a un enfoque que permite a los sistemas de inteligencia artificial acceder y recuperar información de manera efectiva para responder a las consultas de los usuarios. En Salesforce, este concepto se integra en los procesos de comunicación con los clientes, facilitando la obtención de información relevante desde una base de datos o un repositorio de conocimientos.
El principal objetivo del Retrieval Argument es proporcionar a los agentes virtuales la capacidad de realizar consultas precisas y recuperar datos contextuales que mejoren la calidad y relevancia de sus respuestas. Esto no solo optimiza la interacción con el cliente, sino que también minimiza la posibilidad de errores y malentendidos en la comunicación.

Beneficios

• Mejora de la Eficiencia: La capacidad de los agentes para recuperar información rápidamente mejora la eficiencia de las interacciones, reduciendo el tiempo de respuesta.
• Aumento de la Satisfacción del Cliente: Al proporcionar respuestas precisas y contextualizadas, se incrementa la satisfacción del cliente y fortalece la relación con la marca.
• Menor Tasa de Errores: La automatización de la recuperación de datos reduce el riesgo de errores humanos en la comunicación.

Datos Estructurados vs No estructurados go de errores humanos en la comunicación.

Antes de continuar con la explicación sobre el Retrieval Argument, es importante que repasemos brevemente qué son los datos estructurados y no estructurados, ya que esta distinción es clave para entender cómo funciona el proceso de recuperación de información.

Datos estructurados: son cualquier tipo de información que está organizada y formateada de una manera predefinida y fija. Piensa en ellos como datos que encajan perfectamente en una tabla, como si fueran una hoja de cálculo de Excel bien ordenada.
Tipos de Datos Estructurados:
Bases de Datos Relacionales cómo por ejemplo: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, etc.
Graph: RDF, Neo4j, Knowledge Graph
Datos semi estructurados: Son una categoría intermedia entre los datos estructurados como las tablas en una base de datos relacional y los datos no estructurados como el texto de un correo electrónico.
Tipos de Datos Semi Estructurados: JSON, XML Emails
Datos no estructurados: Son toda aquella información que no tiene un modelo de datos predefinido o no está organizada de una manera fácilmente identificable.

Tipos de de datos no estructurados:

• Textos: Documentos de Word, archivos PDF, mensajes de chat, etc.
• Multimedia: Imágenes (JPG, PNG), videos (MP4, AVI), archivos de audio (MP3, WAV), Datos de sensores.

“ Se estima que entre el 80% y el 90% de los datos generados hoy en día son no estructurados”.

 Relación entre el Retrieval Argument y el Grounding en Agentforce:

En el entorno de Agentforce, la implementación efectiva del Retrieval Argument garantiza que los agentes puedan recuperar información de productos, soporte, facturación y otros aspectos críticos en tiempo real. Esta capacidad para contextualizar y proporcionar respuestas acuradas es lo que distingue a Agentforce de otras plataformas y mejora la experiencia del usuario.

• Este diagrama representa cómo Agentforce trabaja con RAG donde:
• Un usuario/agente selecciona un tema o hace una pregunta.
• El sistema usa un retriever para buscar contenido relevante en la base de datos (Data Library).
• Se combina con información operativa (Flows, Fields, Mulesoft, Data Graph).
• El contenido se estructura en un prompt y se envía a un modelo LLM.
• El modelo genera una respuesta completa y precisa para el usuario.

Mejores Prácticas para un Grounding Efectivo

• Calidad de Datos: La eficacia del Retrieval Argument es directamente proporcional a la calidad de los datos unificados. Es crucial mantener un flujo de datos limpio, actualizado y bien estructurado.
• Modelos de Datos Armonizados: Utilizar las capacidades de mapeo de Data Cloud para asegurar que los datos de diferentes fuentes.
• Feedback Continuo: Implementar un ciclo de retroalimentación donde las respuestas del agente se evalúan, permitiendo ajustar y refinar los modelos de recuperación de información para mejorar la relevancia continuamente.

Conclusión

En conclusión El Retrieval Argument en Salesforce es una herramienta poderosa que permite a los agentes virtuales recuperar y contextualizar información de manera eficaz. Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también optimiza las operaciones empresariales en un entorno competitivo.

Implementar las mejores prácticas y aprovechar al máximo este concepto no solo beneficiará a las empresas, sino que también contribuirá a un elevador estándar en la atención al cliente y la interacción con el usuario.

“El retriever es el componente fundamental de RAG que obtiene, mediante consultas vectorizadas y filtros definidos, los fragmentos de datos más relevantes para enriquecer los prompts del LLM, lo que garantiza respuestas actuales, precisas y conectadas con la información interna de la empresa.”