Preguntas frecuentes sobre Knowledge Graph

¿Qué es un gráfico de conocimiento?

Un grafo de conocimiento es una forma de organizar los datos para que las máquinas puedan entender las relaciones entre distintas piezas de información. Está diseñado para funcionar del mismo modo que los humanos conectan ideas. Imagina una red en la que los nodos representan conceptos, como "persona", "empresa" o "producto", y los bordes muestran cómo se relacionan esos conceptos, como "trabaja para", "posee" o "fabrica". Esta estructura permite tanto a las personas como a las máquinas buscar, conectar y razonar sobre los datos de forma más intuitiva.

En esencia, un grafo de conocimiento es un mapa del conocimiento. No se limita a almacenar datos. Capta el contexto, o conceptos como "quién", "qué", "cuándo", "dónde" y "cómo" de la información. Por ejemplo, en lugar de limitarse a enumerar "Apple" como empresa, un gráfico de conocimiento puede mostrar que Apple fue fundada por Steve Jobs, tiene su sede en Cupertino y fabrica el iPhone.

Esta red de conocimientos interconectados ayuda a los ordenadores a responder con mayor precisión a preguntas complejas, como "¿Qué empresas fundadas en los años 70 siguen vendiendo electrónica de consumo en todo el mundo?".

¿Cómo utilizan las empresas el grafo de conocimiento?

Las empresas utilizan los gráficos de conocimiento para desbloquear el valor de los datos haciéndolos más conectados, contextuales y utilizables. En la economía actual, impulsada por los datos, las empresas se enfrentan al reto de tratar con datos aislados en distintos departamentos y sistemas. Un gráfico de conocimiento ayuda a romper esos silos y crear una visión unificada.

He aquí seis aplicaciones empresariales habituales:

1. Visión de 360 grados del cliente

Al vincular las interacciones, transacciones y comportamientos de los clientes entre plataformas, las empresas pueden construir una visión completa y actualizada de cada cliente. Esto permite un marketing más personalizado, un servicio al cliente proactivo y una mejor orientación de las ventas.

2. Gestión de la información sobre productos

Minoristas y fabricantes pueden utilizar gráficos de conocimiento para organizar catálogos de productos complejos, conectar artículos relacionados y gestionar especificaciones entre marcas y categorías.

3. Búsquedas de empresas

En lugar de confiar en las búsquedas tradicionales basadas en palabras clave, las empresas pueden implementar búsquedas semánticas utilizando grafos de conocimiento. Esto permite a los empleados encontrar información basándose en el significado y las relaciones, no solo en coincidencias de texto.

4. Detección del fraude

Al modelar las relaciones entre usuarios, transacciones y cuentas, los gráficos de conocimiento ayudan a detectar patrones sospechosos que indican fraude, como conexiones inusuales entre cuentas.

5. Sistemas de recomendación

Ya sea para personas que eligen películas, libros o productos, los gráficos de conocimiento mejoran las recomendaciones al comprender las relaciones entre las preferencias de un usuario y los artículos disponibles.

6. Cumplimiento de la normativa

Las empresas de los sectores financiero, sanitario y farmacéutico utilizan gráficos de conocimiento para rastrear el linaje de los datos, gestionar información sensible y cumplir normativas como GDPR o HIPAA.

En resumen, los gráficos de conocimiento convierten los datos brutos en perspectivas estratégicas que permiten tomar decisiones empresariales más inteligentes y rápidas.

¿En qué se diferencia un grafo de conocimiento de una base de datos tradicional?

Las bases de datos tradicionales y los grafos de conocimiento almacenan y gestionan datos, pero tienen propósitos y estructuras diferentes. He aquí cinco diferencias fundamentales:

1. Estructura: Tablas vs. Gráficos

• Las bases de datos tradicionalescomo las bases de datos SQL, utilizan tablas con filas y columnas para almacenar los datos.
• Los grafos de conocimiento utilizan nodos y aristas para representar entidades y sus relaciones.

2. Enfoque: Datos frente a relaciones

• Las bases de datos están optimizadas para almacenar y recuperar datos de forma eficiente.
• Los grafos de conocimiento están diseñados para modelar las relaciones y el contexto, facilitando la realización de consultas complejas a través de información conectada.

3. Flexibilidad del esquema

• Las bases de datos tradicionales requieren un esquema fijo, lo que significa que los cambios pueden ser lentos y perjudiciales.
• Los gráficos de conocimiento permiten la evolución del esquema. Los usuarios pueden añadir nuevos tipos de datos o relaciones sin rediseñar toda la estructura.

4. 4. Lenguaje de consulta

• SQL se utiliza para consultar bases de datos relacionales.
• Para consultar grafos de conocimiento se utiliza SPARQL para grafos RDF o Cypher para grafos de propiedades como Neo4j.

5. 5. Integración de datos

• Los grafos de conocimiento son más adecuados para integrar diversas fuentes de datos, gracias a su naturaleza flexible y semántica.

¿Cuáles son los componentes clave de un gráfico de conocimiento?

Un grafo de conocimiento se compone de varios elementos que trabajan juntos para crear una red semántica rica en información. Éstos son los seis componentes más importantes:

1. Entidades (nodos)

Son las "cosas" que representa el gráfico. Pueden ser datos como personas, organizaciones, lugares, productos, etc.

2. Relaciones (aristas)

Son las conexiones entre entidades, como "works_for", "founded_by" o "located_in". Las relaciones son tan importantes como las propias entidades.

3. Propiedades (atributos)

Cada entidad o relación puede tener metadatos o atributos. Por ejemplo, una entidad "Persona" puede tener atributos como "nombre", "fecha de nacimiento" o "correo electrónico".

4. Ontología (esquema)

Es el modelo subyacente que define los tipos de entidades, relaciones y sus reglas. Las ontologías aportan coherencia, ayudando tanto a las máquinas como a los humanos a entender qué significa cada parte del grafo.

5. Triples (para grafos RDF)

En los grafos basados en RDF, los datos se almacenan en forma de tripletas:

Sujeto - Predicado - Objeto

Por ejemplo:

Steve Jobs - fundó - Apple

6. Base de datos gráfica o almacén triple

Es el motor que almacena y consulta el grafo. Algunos ejemplos son Neo4j (grafo de propiedades), GraphDB (RDF) y Amazon Neptune (híbrido).

Juntos, estos componentes permiten a los grafos de conocimiento modelar dominios complejos de forma altamente conectada, escalable y semánticamente rica.

¿Cómo se utilizan los grafos de conocimiento para la IA?

Los grafos de conocimiento desempeñan un papel fundamental en la inteligencia artificial (IA) al proporcionar conocimientos estructurados, interpretables y explicables. Mientras que modelos de IA como las redes neuronales suelen tratarse como "cajas negras", los grafos de conocimiento ofrecen transparencia y capacidad de razonamiento.

Cinco usos clave de la IA:

1. Aumento del conocimiento para la PNL

Las aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) utilizan grafos de conocimiento para mejorar el contexto. Por ejemplo, los chatbots pueden hacer referencia a un grafo de conocimiento para aclarar términos, responder preguntas o proporcionar definiciones coherentes.

2. Razonamiento contextual

Los modelos de IA pueden utilizar grafos de conocimiento para hacer inferencias y deducciones lógicas. Si un grafo sabe que "X es un tipo de Y" e "Y tiene una característica Z", puede inferir que "X probablemente tiene Z".

3. Búsqueda semántica y respuesta a preguntas

Los motores de búsqueda y los asistentes virtuales como Siri o Alexa utilizan grafos de conocimiento para asignar las consultas de los usuarios a entidades y relaciones del mundo real. Esto mejora la precisión y relevancia de los resultados.

4. Explicabilidad

En el aprendizaje automático, los gráficos de conocimiento ayudan a explicar por qué un modelo ha tomado una decisión. Por ejemplo, un motor de recomendación podría mostrar este razonamiento:

"Te sugerimos este libro porque te gustó otro del mismo autor".

5. Sistemas híbridos de IA

Los sistemas modernos de IA combinan cada vez más la IA estadística, como las redes neuronales, con la IA simbólica, como los grafos de conocimiento. Este enfoque híbrido mejora la robustez, especialmente en áreas críticas como la sanidad y las finanzas.

En esencia, los grafos de conocimiento dotan a los sistemas de IA de memoria, contexto y lógica, lo que les permite razonar más como los humanos.

¿Cómo se mantiene la calidad de los datos en un grafo de conocimiento?

Mantener la calidad de los datos en un gráfico de conocimiento es crucial porque los datos imprecisos o incoherentes pueden corromper las relaciones y dar lugar a percepciones erróneas. He aquí seis estrategias clave para garantizar la integridad de los datos:

1. Validación del esquema

La ontología del grafo impone normas sobre los tipos de entidades y relaciones permitidos. Las infracciones pueden señalarse automáticamente.

2. Resolución de entidades

También conocida como deduplicación, consiste en identificar cuándo diferentes entradas de datos se refieren a la misma entidad del mundo real. Por ejemplo, es probable que "IBM" e "International Business Machines" se refieran a la misma empresa.

3. Procedencia y linaje de los datos

El seguimiento de la procedencia de los datos, o procedencia, y de cómo han cambiado con el tiempo, mostrado en el linaje de datos, ayuda a garantizar la confianza y la responsabilidad.

4. Inferencia automatizada y controles de coherencia

Los gráficos pueden utilizar motores de razonamiento para deducir datos que faltan o detectar contradicciones. Por ejemplo, si la fecha de nacimiento de una persona es posterior a su fecha de graduación, el gráfico puede marcarlo.

5. Herramientas de conservación

Muchas organizaciones ofrecen interfaces fáciles de usar o editores de gráficos de conocimiento para que los administradores de datos puedan revisar y corregir manualmente el contenido de los gráficos.

6. Integración de fuentes fiables

Alimentar el grafo de conocimiento con fuentes validadas y de alta calidad, como Wikidata, bases de datos autorizadas o datos maestros internos, ayuda a reducir los errores en origen.

El control de calidad de los gráficos de conocimiento no es sólo un reto técnico. También es una cuestión de gobernanza y procesos que requiere la colaboración de todos los equipos.

¿Puede un gráfico de conocimiento ayudar a la gobernanza de datos?

Por supuesto. De hecho, los gráficos de conocimiento se están convirtiendo en un componente fundamental de los marcos modernos de gobernanza de datos. Ayudan a las organizaciones a comprender, controlar y confiar en sus datos.

He aquí cinco formas en que los gráficos de conocimiento ayudan a la gobernanza de datos:

1. Línea de datos y análisis de impacto

Los gráficos de conocimiento facilitan el seguimiento de dónde proceden los datos, cómo se transforman y dónde se utilizan. Esto es esencial para las auditorías, la resolución de problemas y el cumplimiento.

2. Gestión de metadatos

Pueden integrar y representar metadatos, o datos sobre datos, de forma interconectada y permitiendo su consulta. Esta capacidad es mucho más potente que las tradicionales hojas de cálculo o wikis.

3. Aplicación de la política

Al asociar elementos de datos con políticas de gobernanza, como reglas de retención o restricciones de acceso, los gráficos de conocimiento ayudan a imponer el cumplimiento automáticamente.

4. Propiedad y administración

Las organizaciones pueden asignar la propiedad a entidades o conjuntos de datos directamente en el gráfico, garantizando la rendición de cuentas y líneas claras de responsabilidad.

5. Claridad semántica

La gobernanza se ve a menudo obstaculizada por definiciones incoherentes, como "¿Qué significa 'cliente activo'?". Un gráfico de conocimiento captura y comparte términos y definiciones empresariales estandarizados en toda una organización.

¿Pueden funcionar los grafos de conocimiento con grandes modelos lingüísticos?

Sí, y esta integración es una de las fronteras más prometedoras de la IA en la actualidad. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT-4 o Claude son excelentes para generar y comprender el lenguaje humano, pero tienen limitaciones en cuanto a precisión, memoria y razonamiento. Los grafos de conocimiento pueden colmar esas lagunas. He aquí cinco maneras de hacerlo:

1. Fundamentación y comprobación de los hechos

Los LLM pueden "alucinar" o generar información falsa o no verificada. La integración de un grafo de conocimiento permite al modelo basar sus resultados en datos verificados, lo que mejora la precisión de los hechos.

2. Búsqueda semántica en grafos

Los LLM pueden actuar como una interfaz de lenguaje natural para consultar un grafo de conocimiento. Por ejemplo, en lugar de escribir consultas SPARQL, un usuario podría preguntar: "¿Quiénes son todos los empleados que se incorporaron en 2023?" y el LLM puede traducirlo en una consulta de grafos.

3. Respuestas personalizadas

Con acceso a un gráfico de conocimiento del usuario o del producto, los LLM pueden adaptar las respuestas de forma más inteligente, teniendo en cuenta las relaciones, el historial y las preferencias.

4. Memoria contextual

Mientras que los LLM tienen límites de memoria a corto plazo, los grafos de conocimiento pueden actuar como memoria contextual a largo plazo, ayudando a los chatbots y agentes a recordar las preferencias del usuario o los flujos de trabajo en curso.

5. Razonamiento simbólico

Los LLM destacan en lenguaje, pero tienen dificultades con la lógica formal. Los grafos de conocimiento proporcionan una lógica estructurada y rutas de razonamiento que permiten a los sistemas híbridos razonar con mayor eficacia.

Juntos, los grafos de conocimiento y los LLM ofrecen la posibilidad de crear sistemas de IA profundos, explicables y ricos en contexto. Son ideales para aplicaciones empresariales, investigación y asistentes digitales inteligentes.

Plataforma de Inteligencia de Datos Actian: Potenciada por la tecnología Knowledge Graph

Los gráficos de conocimiento representan una poderosa evolución en la forma en que las organizaciones modelan, comprenden y utilizan los datos. Ya sea que un líder empresarial busque más valor a partir de los datos, un científico de datos esté trabajando en IA explicable o un responsable de cumplimiento esté gestionando el riesgo, los gráficos de conocimiento proporcionan una columna vertebral semántica que conecta la información, revela perspectivas y permite tomar decisiones más inteligentes. A medida que se integran con tecnologías de IA como los LLM, su potencial no hace más que crecer.

Actian Data Intelligence Platform se basa en la tecnología de grafos de conocimiento para almacenar, modelar y recuperar mejor la información. La plataforma simplifica la búsqueda, la exploración de datos, la gobernanza y el cumplimiento normativo en toda la ecosfera de datos de una organización. Programe hoy mismo una demostración en directo de la plataforma.