Pago por Uso - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Los modelos de lenguaje grande (LLM) están transformando la forma en que las organizaciones administran datos no estructurados al automatizar la creación de gráficos de conocimiento. Estos gráficos organizan los datos en entidades (nodos) y relaciones (bordes), lo que facilita la comprensión de las conexiones dentro de conjuntos de datos complejos.
Por qué es importante:
Los pasos clave en el proceso incluyen:
Desafíos a abordar:
Los LLM están cambiando las reglas del juego cuando se trata de crear gráficos de conocimiento. Al transformar texto no estructurado en datos estructurados y consultables, estos modelos agilizan el proceso a través de tres pasos principales: identificar entidades y relaciones, diseñar esquemas y conectar los resultados a bases de datos de gráficos.
La columna vertebral de un gráfico de conocimiento es su capacidad para identificar entidades y las relaciones entre ellas. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, los LLM destacan por comprender el contexto y el significado, lo que los hace ideales para esta tarea.
Noah Mayerhofer, ingeniero de software de Neo4j, comparte su sencillo enfoque:
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"Tomamos el enfoque más simple posible: pasamos los datos de entrada al LLM y le permitimos decidir qué nodos y relaciones extraer. Le pedimos al LLM que devuelva las entidades extraídas en un formato específico, incluido un nombre, un tipo y propiedades. Esto nos permite extraer nodos y bordes del texto de entrada".
Para manejar conjuntos de datos grandes, divida el texto en fragmentos más pequeños que quepan dentro de la ventana contextual del LLM. Esto garantiza que el modelo procese toda la información sin exceder los límites de token.
Para mantener la coherencia entre estos fragmentos, proporcione al LLM una lista de tipos de nodos extraídos previamente. Esto evita entidades duplicadas con etiquetas inconsistentes y mantiene el gráfico coherente. Después de la extracción, combine entidades duplicadas para reducir la redundancia y consolidar propiedades. Esto es especialmente importante para conjuntos de datos grandes donde la misma entidad puede aparecer varias veces con ligeras variaciones.
En campos como la investigación científica, donde la información se encuentra dispersa en texto, tablas y figuras, los LLM son particularmente efectivos. Sus capacidades de secuencia a secuencia los hacen muy adecuados para extraer datos complejos de artículos académicos. Como señala Nature.com, "la mayor parte del conocimiento científico sobre materiales de estado sólido se encuentra disperso en textos, tablas y figuras de millones de artículos de investigación académica".
Una vez extraídas las entidades y relaciones, el siguiente paso es organizarlas utilizando esquemas bien definidos.
Los esquemas actúan como modelo para su gráfico de conocimiento, definiendo la estructura y garantizando la coherencia lógica. Un esquema describe los tipos de entidades, relaciones y atributos que se incluirán en el gráfico.
NVIDIA’s December 2024 workflow highlights the importance of schema validation. By using tools like NeMo, LoRA, and NIM microservices, NVIDIA fine-tuned models to improve accuracy and reduce costs. For example, they used the Llama-3 70B NIM model with detailed prompts to extract entity-relation pairs, achieving better results with lower latency.
Para optimizar aún más, NVIDIA ajustó un modelo Llama3-8B más pequeño utilizando NeMo Framework y LoRA. Generaron datos de tripletes con Mixtral-8x7B para abordar problemas como tripletes formateados incorrectamente y mejoraron el análisis con estrategias de repetición.
Defina esquemas gráficos claros para guiar al LLM en la extracción de nodos, relaciones y atributos relevantes. Este enfoque estructurado ayuda a crear gráficos de conocimiento significativos en lugar de conexiones aleatorias.
La validación es clave para mantener la calidad de los datos. Utilice modelos Pydantic para hacer cumplir reglas estructurales y semánticas durante la validación. Estos modelos actúan como barreras de seguridad, asegurando que los datos extraídos se adhieran al esquema.
A "strict mode" can filter out any information that doesn’t conform to the schema, resulting in cleaner, more consistent data. Additionally, human oversight can serve as a final quality check, especially for removing noisy or incorrect triples. While LLMs are powerful, combining automation with human review ensures higher reliability.
Con datos validados en mano, el siguiente paso es la integración en una base de datos gráfica.
Once your data is validated, it’s time to store it in a graph database. Graph databases like Neo4j are specifically designed to handle the complex relationships and dynamic structures of knowledge graphs.
LangChain’s LLM Graph Transformer simplifies this process by providing a framework for integrating LLM outputs into graph databases. For instance, the add_graph_documents method allows you to bulk import data into Neo4j while preserving its relational structure.
Para mejorar la indexación y el rendimiento de las consultas, utilice el parámetro baseEntityLabel para agregar una etiqueta secundaria a cada nodo. Además, el parámetro include_source puede rastrear el origen de cada entidad o relación vinculándola al documento fuente. Esta característica es invaluable para la depuración y el control de calidad.
Neo4j’s LLM Knowledge Graph Builder showcases how this integration works. It processes unstructured content - like PDFs, images, and YouTube transcripts - by extracting entities and relationships and storing them directly in a Neo4j database.
Plataformas como Prompts.ai agilizan aún más el flujo de trabajo con capacidades de IA multimodal y seguimiento de tokens de pago por uso. Su interoperabilidad permite a los usuarios experimentar con diferentes modelos y enfoques para construir gráficos de conocimiento.
Las bases de datos de gráficos son ideales para gráficos de conocimiento porque destacan en modelar y consultar relaciones complejas. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, ofrecen la flexibilidad necesaria para manejar los esquemas dinámicos que a menudo requiere el contenido generado por LLM.
Es fundamental garantizar que los resultados de LLM tengan el formato adecuado para la base de datos de gráficos. Hacer coincidir el formato de entrada esperado evita errores durante la importación y preserva la integridad de los datos durante todo el proceso.
Si bien aprovechar los LLM para la automatización de gráficos de conocimiento ofrece eficiencia, también conlleva su propio conjunto de desafíos. Para garantizar la precisión y la confiabilidad, las organizaciones deben abordar estos problemas de frente.
Maintaining high data quality is a recurring hurdle, especially in entity extraction and disambiguation. LLMs often falter when determining whether different terms refer to the same entity. This can result in duplicate nodes and fragmented relationships, which weaken the graph’s ability to reveal meaningful insights.
Este problema se vuelve aún más pronunciado cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos de diversas fuentes. Una sola entidad, ya sea una persona, una organización o un concepto, puede aparecer con varios nombres, abreviaturas o formatos. Por ejemplo, "IBM", "International Business Machines" y "Big Blue" podrían referirse a la misma empresa, pero si no están alineados adecuadamente, crean una estructura gráfica inconexa.
Las tasas de precisión para la extracción de entidades y relaciones pueden alcanzar el 92% y el 89%, respectivamente, cuando los LLM se combinan con gráficos de conocimiento. Sin embargo, alcanzar estos niveles requiere un riguroso preprocesamiento y validación de datos.
Las ambigüedades añaden otra capa de dificultad. Tomemos como ejemplo el nombre "Apple", que podría referirse a la fruta o a la empresa de tecnología. Sin suficiente contexto, los LLM pueden malinterpretar dichos términos, lo que genera errores que se propagan por el gráfico.
Abordar estos problemas exige una sólida alineación de esquemas y un procesamiento seguro y rentable.
Alinear esquemas es una tarea técnicamente exigente en la creación automatizada de gráficos de conocimiento. Las diferencias en las ontologías y las estructuras de datos en conflicto a menudo resultan en inconsistencias lógicas y asignaciones de propiedades no coincidentes.
Un estudio de caso de 2025 de un importante proveedor de atención médica destaca este desafío. Se enfrentaron a problemas importantes con la coherencia de los datos hasta que introdujeron una capa semántica. Su CIO explicó:
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"La introducción de la capa semántica marcó una diferencia fundamental. Le dio a la IA el contexto clínico del que carecía, como la distinción entre cuándo se factura un procedimiento y cuándo se realiza realmente, una brecha que anteriormente había socavado la calidad y la confianza de los datos".
Los resultados fueron espectaculares: los análisis de eficacia del tratamiento se completaron un 60 % más rápido y las consultas críticas se resolvieron en días en lugar de semanas. Aún más impresionante, la organización descubrió una reducción del 30 % en las complicaciones relacionadas con un nuevo enfoque de tratamiento: conocimientos que habían estado ocultos debido a datos fragmentados.
Este ejemplo subraya la importancia de desarrollar técnicas de validación a medida que surgen nuevos datos. Los gráficos de conocimiento deben ser dinámicos, permitiendo actualizaciones constantes para reflejar nueva información. Esto requiere herramientas automatizadas para manejar las actualizaciones y garantizar la alineación con las estructuras de datos existentes.
El uso de LLM para la automatización de gráficos de conocimiento también genera preocupaciones sobre los costos y la privacidad, especialmente cuando se trabaja con datos confidenciales.
Procesar grandes conjuntos de datos con LLM puede resultar costoso debido a los modelos de precios basados en tokens. Muchas organizaciones subestiman el costo total, que incluye no solo la configuración inicial sino también las actualizaciones, la validación y el control de calidad continuos.
La privacidad es otro tema crítico. Los LLM pueden exponer inadvertidamente información confidencial durante el procesamiento o la generación. Este riesgo se ve agravado por la posibilidad de que los LLM memoricen datos de entrenamiento, lo que provoca fugas involuntarias durante el uso posterior. Un incidente notable en 2023 destacó la facilidad con la que se pueden exponer datos confidenciales durante el procesamiento de LLM.
La dependencia de extensos conjuntos de datos, que a menudo contienen información privada o confidencial, agrava estos riesgos. Introducir documentos confidenciales en plataformas comerciales de LLM podría revelar involuntariamente secretos comerciales, datos de clientes u otra información crítica.
Para las organizaciones que manejan datos confidenciales, los LLM comerciales basados en la nube pueden no ser la mejor opción. En cambio, implementar LLM locales o privados es una opción más segura. Sin embargo, es esencial implementar medidas de seguridad sólidas en las primeras etapas del proceso. Retrasar estas medidas puede dar lugar a costosas adaptaciones y soluciones complejas más adelante.
La automatización introduce vulnerabilidades adicionales. Los agentes LLM, diseñados para procesamiento en tiempo real e interacciones con sistemas externos, pueden aumentar los riesgos de privacidad. Estos agentes son susceptibles a amenazas como envenenamiento de la memoria y ataques de puerta trasera, donde actores maliciosos incorporan desencadenantes para manipular el modelo o extraer información confidencial.
A pesar de estos desafíos, las recompensas potenciales son notables. Los gráficos de conocimiento pueden aumentar la precisión de la respuesta LLM en un 300 % en entornos empresariales, y la integración de datos contextuales de estos gráficos mejora la alineación de las tareas en un 15 %. La clave radica en implementar marcos sólidos de gestión de riesgos y protocolos de seguridad desde el principio.
Crear un gráfico de conocimiento automáticamente requiere un enfoque estructurado. Esto incluye limpiar los datos, extraer entidades, validar esquemas e integrar gráficos para garantizar una mayor precisión y eficiencia.
Un gráfico de conocimiento confiable comienza con un proceso bien organizado. El primer paso es el preprocesamiento de datos: limpiar, normalizar y segmentar el texto sin formato para prepararlo para modelos de lenguaje grandes (LLM). Una vez preparados, los datos están listos para la extracción de entidades y relaciones mediante LLM.
Si bien los LLM pueden identificar entidades y relaciones, la validación adicional es crucial para garantizar que el gráfico sea confiable. Este proceso es paralelo a métodos anteriores de extracción de entidades y validación de esquemas.
La validación de esquemas juega un papel fundamental en el mantenimiento de la coherencia. Cada entidad y propiedad en el gráfico debe tener una definición clara para guiar cómo se modela la información. Esto reduce los errores lógicos y garantiza la uniformidad en todo el gráfico.
El último paso es la construcción e integración del gráfico. Aquí, las entidades y relaciones validadas están vinculadas a bases de datos de gráficos existentes. Es importante realizar la resolución de entidades en esta etapa para evitar nodos duplicados o relaciones fragmentadas.
A practical example comes from ONTOFORCE, which encountered issues with overlapping synonyms in their UMLS (Unified Medical Language System) data. This led to inaccurate machine learning results. By switching to the Mondo ontology, which provided more detailed distinctions for their healthcare use case, they significantly improved their knowledge graph’s quality.
Las plataformas integradas pueden simplificar aún más el proceso de automatización. Estas herramientas combinan capacidades de IA multimodal con funciones de colaboración en tiempo real, abordando muchos desafíos técnicos en la creación de gráficos de conocimiento automatizados. Plataformas como Prompts.ai son excelentes ejemplos de este enfoque.
Las características clave incluyen el seguimiento de tokenización, que ayuda a las organizaciones a gestionar los costos según modelos de precios basados en tokens, y la integración de IA multimodal, que permite el procesamiento de varios tipos de datos (texto, imágenes y datos estructurados) dentro de un solo flujo de trabajo.
Las herramientas de colaboración en tiempo real permiten a los equipos trabajar juntos en la validación y el refinamiento, garantizando que la supervisión humana complemente los procesos automatizados. Los estudios demuestran que combinar la experiencia humana con la automatización puede lograr una calidad cercana al nivel humano al equilibrar la precisión y la recuperación. Además, los informes automatizados mantienen a los equipos informados sobre el progreso y señalan problemas potenciales con anticipación, evitando que los pequeños errores se conviertan en problemas mayores.
A medida que la automatización crece, mantener la integridad de los datos requiere métricas de evaluación sólidas. Las organizaciones deben adoptar marcos integrales que vayan más allá de las medidas básicas de precisión para evaluar el desempeño del sistema de manera integral.
Además de las métricas tradicionales de precisión y recuperación, las pruebas de dominios específicos son esenciales para abordar requisitos únicos. Las investigaciones destacan la importancia de las herramientas de control de calidad adaptadas a aplicaciones específicas, garantizando resultados de alta calidad y tasas de éxito confiables.
Los métodos de validación híbridos, que combinan supervisión automatizada y humana, pueden monitorear el uso de tokens, la latencia y las tasas de error, optimizando el rendimiento. Otra técnica valiosa es la validación consciente del contexto, donde los LLM reciben contexto relevante a partir de gráficos de referencia, fuentes textuales o búsquedas en la web. Esto reduce la ambigüedad y mejora la precisión de la resolución de entidades y la extracción de relaciones.
The field of knowledge graph automation is advancing quickly, fueled by breakthroughs in large language models (LLMs) and increasing enterprise needs. By 2030, the Knowledge Graph market is expected to reach $6.93 billion, up from $1.06 billion in 2024. This rapid growth underscores the importance of automated knowledge graphs as critical infrastructure for today’s AI systems. These advancements are paving the way for new methods in building and validating knowledge graphs.
Uno de los avances más interesantes es la generación de gráficos multimodales. Los LLM modernos ahora son capaces de manejar relaciones complejas, datos urgentes y múltiples tipos de datos. Esto significa que los gráficos de conocimiento ahora pueden integrar texto, imágenes, videos y datos estructurados en un sistema único y cohesivo.
Un ejemplo destacado es LLM Knowledge Graph Builder de Neo4j. Esta plataforma convierte datos no estructurados (como archivos PDF, documentos, URL e incluso transcripciones de YouTube) en gráficos de conocimiento estructurados. Lo logra combinando capacidades LLM con la tecnología de recuperación y almacenamiento nativo de gráficos de Neo4j. ¿El resultado? Actualizaciones en tiempo real y un flujo de trabajo fluido.
Los gráficos de conocimiento dinámicos también están ganando impulso. Estos sistemas crecen y evolucionan a medida que hay nuevos datos disponibles, lo que los hace especialmente útiles en industrias con información que cambia rápidamente. Además, están surgiendo soluciones específicas para la industria, diseñadas para satisfacer las demandas únicas de campos como la atención médica, las finanzas y la manufactura. A diferencia de los gráficos de conocimiento estáticos, que pueden quedar obsoletos rápidamente, estas soluciones especializadas están diseñadas para seguir el ritmo de entornos en rápida evolución y abordar desafíos complejos específicos de dominios.
Even as automation becomes more advanced, human involvement remains crucial - particularly in high-stakes applications. For instance, while LLMs can boost validation accuracy from 75% to 87% without manual intervention, there’s still a margin for error that can be critical in sensitive areas.
El cumplimiento normativo es una de esas áreas en las que la experiencia humana es indispensable. En industrias reguladas como la atención médica y las finanzas, los sistemas automatizados deben cumplir estrictos estándares de precisión y auditoría, que a menudo requieren verificación humana.
La necesidad de experiencia en un dominio específico resalta aún más el papel de los revisores humanos. Como explica la directora ejecutiva de ONTOFORCE, Valerie Morel:
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"La semántica es el puente entre los datos y la comprensión. En las ciencias de la vida, donde la velocidad y la precisión son esenciales y donde los datos son complejos, los gráficos de conocimiento ya no son opcionales. Son la forma en que conectamos puntos, sacamos a la luz conocimientos y aceleramos el descubrimiento".
Además, los marcos de gobernanza de datos exigen supervisión humana para garantizar la precisión, coherencia e integridad. Si bien los sistemas automatizados se destacan en el procesamiento de grandes cantidades de datos, los expertos humanos están mejor equipados para detectar errores sutiles o inconsistencias que de otro modo podrían socavar la integridad de un gráfico de conocimiento.
Los mejores resultados se obtienen al combinar la automatización con la experiencia humana. Como señalan los expertos de MicroStrategy Ananya Ojha y Vihao Pham:
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"Las personas necesitan tener una comprensión común de lo que están midiendo y cómo lo están midiendo. Los gráficos de conocimiento garantizan esta armonía al alinear los datos entre equipos y sistemas".
La automatización de los gráficos de conocimiento está abriendo puertas a oportunidades más amplias de automatización del flujo de trabajo. Por ejemplo, los sistemas de informes automatizados ahora pueden generar información directamente a partir de gráficos de conocimiento, eliminando la necesidad de realizar análisis de datos manuales.
Otra área en crecimiento son los flujos de trabajo de generación de contenido, donde las organizaciones están automatizando la creación de documentación, resúmenes e informes analíticos combinando datos de gráficos de conocimiento con LLM.
Plataformas como Prompts.ai están liderando el camino a la hora de permitir flujos de trabajo de IA multimodales, colaboración en tiempo real y seguimiento de tokenización. Estas herramientas permiten a las empresas crear canales de automatización de un extremo a otro que se extienden mucho más allá de la construcción de gráficos de conocimiento.
La integración de tecnologías semánticas también se está convirtiendo en un foco clave. Estas tecnologías están impulsando avances en la inteligencia artificial, la gestión de metadatos y los procesos de toma de decisiones en todas las empresas. Como resultado, la automatización de los gráficos de conocimiento ya no se considera una iniciativa independiente sino un componente central de estrategias más amplias de transformación digital.
Las organizaciones ahora están aprovechando los sistemas automatizados de ingesta de datos a través de API para extraer datos en tiempo real de múltiples fuentes. Este enfoque crea gráficos de conocimiento dinámicos que sirven como columna vertebral para varios flujos de trabajo automatizados, maximizando el retorno de la inversión al permitir una amplia gama de aplicaciones posteriores. Estos desarrollos solidifican el papel de los gráficos de conocimiento automatizados como piedra angular de los sistemas de inteligencia artificial modernos.
Pasar de la creación manual a la creación automatizada de gráficos de conocimiento está cambiando la forma en que las organizaciones gestionan los datos no estructurados. Gracias a los modelos de lenguajes grandes (LLM), este proceso ahora exige menos tiempo y esfuerzo manteniendo altos estándares. Tomemos como ejemplo el proyecto AutoKG: extrae palabras clave y construye gráficos ligeros e interconectados que superan a los métodos de búsqueda semántica tradicionales. Esta transformación respalda un enfoque más ágil y unificado para la gestión de datos.
Una de las estrategias más efectivas implica combinar la similitud de vectores con asociaciones de gráficos en métodos de búsqueda híbridos. Este enfoque captura relaciones complejas que los métodos tradicionales suelen pasar por alto, lo que da como resultado gráficos de conocimiento más detallados y precisos. Las organizaciones que adoptan esta estrategia obtienen una mejor recuperación del conocimiento y resultados más contextualmente relevantes de los LLM en todas sus operaciones.
To get started, define your graph’s scope and schema, validate entities and relationships, and incorporate human oversight at critical stages. Launching a pilot project helps refine workflows using real-world feedback before scaling the solution. These steps create a foundation for building scalable and reliable automated knowledge graphs.
La automatización no solo reduce el esfuerzo y los costos manuales, sino que también permite actualizaciones frecuentes y una cobertura de datos más amplia. Para aquellos que están listos para sumergirse, herramientas como Prompts.ai agilizan el proceso con funciones como automatización del flujo de trabajo, colaboración en tiempo real e integración directa de LLM. Esta plataforma simplifica tareas complejas, realiza un seguimiento de los costos con tokenización de pago por uso y garantiza la compatibilidad con los sistemas existentes, lo que ayuda a las organizaciones a ahorrar tiempo y lograr resultados mensurables.
Las mejores implementaciones combinan la automatización con la experiencia humana. Si bien los LLM se encargan de tareas como la extracción de entidades y el mapeo de relaciones, la revisión humana garantiza que los resultados se alineen con los objetivos de la organización y mantengan la precisión. Este equilibrio ofrece eficiencia y calidad.
Para comenzar su viaje de automatización, identifique sus fuentes de datos, establezca un esquema y elija una plataforma de automatización. Comience poco a poco con un caso de uso enfocado, valide sus procesos y escale a medida que genera confianza en sus flujos de trabajo. La tecnología está lista para la producción y los primeros usuarios ya están obteniendo ventajas competitivas.
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) simplifican el proceso de creación de gráficos de conocimiento al automatizar la extracción de información de texto no estructurado. Este enfoque reduce la necesidad de trabajo manual mientras maneja grandes volúmenes de datos con facilidad y comprende los matices del lenguaje natural.
Estos modelos utilizan métodos avanzados para generar gráficos de conocimiento de forma más rápida y precisa, lo que simplifica la conversión de texto sin formato en información estructurada y procesable. Al gestionar eficazmente las relaciones de datos complejas, los LLM ofrecen resultados detallados y requieren una mínima aportación de los humanos, lo que aumenta tanto la eficiencia como la productividad.
Mantener una alta calidad de los datos cuando se utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM) para automatizar gráficos de conocimiento puede resultar complicado. Pueden aparecer problemas como imprecisiones, detalles obsoletos e inconsistencias, lo que reduce la confiabilidad y utilidad del gráfico de conocimiento.
Para abordar estos problemas, es inteligente combinar los resultados del LLM con herramientas de validación automatizadas y revisión humana para verificar si hay errores. La configuración de procesos exhaustivos de limpieza de datos puede ayudar aún más a estandarizar y refinar los gráficos generados. Además, el uso de datos de instrucción bien preparados procedentes de gráficos de conocimiento puede aumentar la precisión y la coherencia de los resultados del LLM, lo que conduce a una mejor calidad general de los datos.
Para proteger la información confidencial mientras se automatizan los gráficos de conocimiento con modelos de lenguaje grandes (LLM), las organizaciones deben priorizar protocolos de seguridad sólidos y enfoques centrados en la privacidad. Esto significa cifrar los datos tanto durante la transmisión como cuando se almacenan, aplicar controles de acceso detallados y emplear tecnologías que preserven la privacidad para minimizar el riesgo de exponer datos confidenciales.
El uso de herramientas que identifican y restringen las entradas confidenciales también puede ayudar a evitar fugas de datos no intencionadas. Técnicas como el aprendizaje federado y los controles de seguridad automatizados refuerzan aún más la protección de datos durante todo el proceso de IA. Al combinar estos métodos, las organizaciones pueden reducir los riesgos potenciales y al mismo tiempo maximizar los beneficios de los LLM.
