En la actualidad, empresas de todo el mundo están adoptando estrategias basadas en inteligencia artificial (IA) para mantenerse competitivas. El auge de la IA generativa ha mejorado su capacidad para resolver problemas complejos, como la generación de informes de mercado completos. Una técnica que está ganando terreno es el uso de gráficos para modelar relaciones y extraer información significativa entre datos interconectados.
Recientemente, se ha dado un enfoque innovador al emplear Recuperación Aumentada por Gráficos (GraphRAG) en las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock para desarrollar aplicaciones inteligentes. A diferencia de la búsqueda vectorial, que se basa en similitudes de documentos, los gráficos de conocimiento codifican las relaciones entre entidades. Esto permite a los modelos de lenguaje grande (LLMs) extraer información mediante razonamiento contextual, mejorando así la precisión y reduciendo las conocidas «alucinaciones».
Mientras que los métodos tradicionales de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) obtienen documentos relevantes de una fuente de conocimiento, enfrentan retos cuando el contexto está fragmentado en múltiples documentos. GraphRAG mitiga esta debilidad utilizando gráficos de conocimiento que estructuran la información en términos de entidades y sus relaciones. El resultado es un razonamiento más profundo y una recuperación contextual mejorada, crucial para entender documentos complejos.
Amazon Bedrock Knowledge Bases proporciona un servicio gestor para almacenar, recuperar y estructurar conocimiento empresarial. Con la integración de GraphRAG, se fortalecen las metodologías RAG tradicionales al aprovechar la recuperación basada en gráficos. Esto capacita a los LLMs para entender mejor las relaciones entre entidades, produciendo respuestas más relevantes y comprensibles.
El proceso de construcción de un gráfico implica representar datos clave como nodos (entidades) y aristas (relaciones). Una vez identificadas, las entidades se conectan en el gráfico. Posteriormente, GraphRAG mejora la calidad de las respuestas generadas al identificar y recuperar nodos gráficos relacionados, enriqueciendo el contexto.
Por ejemplo, una empresa que requiere analizar vastos documentos para correlacionar entidades podría beneficiarse de GraphRAG. Esta técnica permite generar informes de mercado detallados que enlazan información interna y externa con las tendencias del sector y el desempeño propio de la empresa.
La integración de estas tecnologías ofrece una visión consolidada de las relaciones entre datos dispersos, permitiendo consultas en lenguaje natural y obteniendo respuestas precisas y detalladas de la base de conocimiento. Las aplicaciones son variadas y pueden revolucionar la forma en que organizaciones tanto públicas como privadas extraen información valiosa de grandes volúmenes de datos.
