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Los grandes modelos lingüísticos (LLM) y los gráficos de conocimiento están transformando la forma en que interactuamos con los datos. Al combinar las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de los LLM con los datos estructurados de los gráficos de conocimiento, los usuarios pueden realizar consultas complejas sin necesidad de conocimientos técnicos. Esta es la conclusión clave:
Esta integración hace que los datos sean más accesibles y procesables, pero desafíos como la alta demanda de recursos, la calidad rápida y el mantenimiento de la alineación entre las LLM y las estructuras de gráficos requieren una planificación cuidadosa.
Al combinar los puntos fuertes de los grandes modelos lingüísticos (LLM) con gráficos de conocimiento estructurados, los usuarios ahora pueden realizar consultas naturales y eficientes sin necesidad de conocimientos técnicos. Los LLM simplifican las interacciones al traducir el lenguaje cotidiano en consultas precisas y estructuradas, lo que hace que los datos complejos sean más accesibles. Esto elimina la necesidad de lenguajes de consulta especializados, lo que abre los gráficos de conocimiento a un público más amplio.
Una de las capacidades más transformadoras de los LLM es convertir el lenguaje natural en lenguajes de consulta formales como SPARQL. Como dijo acertadamente Sir Tim Berners-Lee:
«Intentar usar la Web Semántica sin SPARQL es como intentar usar una base de datos relacional sin SQL. SPARQL permite consultar información de bases de datos y otras fuentes diversas que se encuentran en la naturaleza, a través de la Web».
Los LLM cierran la brecha al tomar entradas fáciles de usar, comprender la intención, identificar las entidades relevantes y generar consultas estructuradas adaptadas al esquema del gráfico.
Técnicas como los métodos basados en plantillas, combinados con marcos de recuperación y generación aumentada, mejoran la precisión de las consultas. Por ejemplo, el inja-incrustaciones-v3 El modelo logró una impresionante precisión de 0.81 y un coeficiente de correlación de Matthews (MCC) de 0.8 en las tareas de recuperación de plantillas. Del mismo modo, las capas semánticas basadas en SQL permiten a los LLM crear consultas SQL eficientes y precisas, lo que simplifica el proceso de traducción del lenguaje humano a una sintaxis compleja.
Estos avances sientan las bases para un mejor mapeo de entidades y un refinamiento de las consultas semánticas.
Los LLM son particularmente efectivos para mapear entidades y relaciones, desde consultas en lenguaje natural hasta elementos de gráficos de conocimiento. Frameworks como Inteligencia artificial de Althire han demostrado que la extracción basada en LLM puede lograr una precisión superior al 90% en el mapeo de entidades y relaciones. En concreto, la extracción de entidades ha alcanzado el 92% de precisión, mientras que la extracción de relaciones se sitúa en el 89% con los LLM bien ajustados.
Los LLM también abordan la desambiguación de las entidades, resolviendo las entradas duplicadas que aparecen de diversas formas en los conjuntos de datos. Para aumentar el rendimiento, es esencial contar con un esquema gráfico claramente definido con los tipos de nodos y relaciones permitidos. La incorporación de datos contextuales del gráfico de conocimiento durante el proceso de extracción mejora aún más la precisión y la coherencia de estos mapeos.
Los LLM llevan la gestión de consultas un paso más allá al optimizar semánticamente los datos extraídos. Esto implica refinar las consultas para mejorar la relevancia y la recuperación, yendo más allá de la simple coincidencia de palabras clave para comprender el significado completo y el contexto de las entradas de los usuarios.
Un ejemplo digno de mención proviene del Universidad Nacional de Australia (ANU), donde los investigadores integraron los LLM con el Gráfico de conocimiento académico de la ANU (ASKG). Su sistema utilizaba la fusión automática entre LLM y SPARQL para recuperar datos y nodos textuales, lo que ofrecía una mayor precisión y eficiencia en comparación con los métodos tradicionales. Como afirmaron los investigadores:
«Al combinar el ASKG con los LLM, nuestro enfoque mejora la utilización del conocimiento y las capacidades de comprensión del lenguaje natural».
Los LLM también emplean técnicas de relajación de consultas, como ajustar parámetros o reemplazar términos, para refinar las búsquedas cuando las consultas iniciales arrojan resultados insuficientes. Esto garantiza que incluso las consultas ambiguas o incompletas puedan generar resultados significativos. Por ejemplo, el marco KGQP (procesamiento de consultas mejorado por KG) utiliza gráficos de conocimiento estructurados junto con los LLM para proporcionar contexto durante las interacciones entre preguntas y respuestas.
Además, los LLM pueden crear bucles de retroalimentación durante el procesamiento de consultas. Si una consulta genera errores o resultados inesperados, el modelo analiza el problema, refina la consulta y vuelve a intentarlo hasta obtener resultados precisos. Este proceso iterativo mejora significativamente las tasas de éxito y la confiabilidad.
El LLAMA 3.1 70B El modelo ejemplifica esta capacidad, ya que logra una tasa de éxito de ejecución (ESR) impecable del 100% para las consultas relacionadas con las tareas de observación. Esto pone de relieve cómo los LLM avanzados se destacan a la hora de gestionar consultas semánticas complejas con una precisión excepcional.
La optimización semántica es especialmente útil para gestionar consultas imprecisas o incompletas. Los LLM pueden deducir los detalles que faltan, sugerir entidades relacionadas o ampliar las consultas para que se ajusten mejor a la intención del usuario. Esta adaptabilidad transforma los gráficos de conocimiento en herramientas dinámicas e inteligentes para recuperar información, lo que los hace mucho más versátiles que los sistemas rígidos tradicionales.
Basado en discusiones anteriores sobre la mejora de los modelos lingüísticos grandes (LLM), este flujo de trabajo paso a paso describe cómo crear un sistema de procesamiento de consultas sólido. ¿Cuál es el objetivo? Para transformar los datos sin procesar en información sobre la que pueda actuar. Si sigue estos pasos, su gráfico de conocimiento puede gestionar consultas complejas en lenguaje natural y, al mismo tiempo, ofrecer resultados precisos.
El éxito de un gráfico de conocimiento comienza con una preparación sólida de los datos. Esta fase es crucial porque sienta las bases para la calidad y la confiabilidad de todo el sistema. En primer lugar, reúna conjuntos de datos adaptados a sus necesidades. Estos pueden incluir datos estructurados, como tablas, formatos semiestructurados, como JSON o XML, y fuentes no estructuradas, como documentos de texto, correos electrónicos o registros del sistema.
Limpieza de datos es imprescindible. Los datos sin procesar suelen contener errores, incoherencias y valores faltantes que pueden comprometer el sistema. Estandarice los formatos; por ejemplo, utilice MM/DD/AAAA para las fechas y asegúrese de que las lecturas de temperatura estén siempre en grados Fahrenheit. Los registros duplicados, como los perfiles múltiples del mismo cliente, se deben combinar o eliminar. En el caso de los valores faltantes, decida si desea imputarlos, marcarlos o eliminarlos en función de su importancia.
Corrección de errores es otro paso clave. Solucione problemas como errores tipográficos, números de identificación no válidos o incoherencias lógicas. Utilice el procesamiento del lenguaje natural para extraer información significativa del texto, convirtiéndolo en un formato uniforme y teniendo en cuenta las variaciones en el lenguaje y el estilo.
En el caso de los datos multimedia, las herramientas como el reconocimiento de imágenes o el análisis de vídeo pueden extraer funciones y metadatos que añaden profundidad a su gráfico de conocimientos. Utilice un esquema unificado para integrar datos estructurados y no estructurados sin problemas. Cree identificadores o claves para vincular puntos de datos entre diferentes fuentes.
En el comercio electrónico, por ejemplo, este proceso puede implicar la recopilación de historiales de compras de los usuarios, datos demográficos, catálogos de productos y jerarquías de categorías. Las herramientas ETL (Extraer, Transformar, Cargar) pueden simplificar este proceso al convertir varios formatos de datos en estructuras que funcionan con la base de datos de gráficos.
Los LLM son increíblemente eficaces para convertir los datos no estructurados en entidades y relaciones estructuradas, que son los componentes básicos de los gráficos de conocimiento. Se destacan en la comprensión del contexto y el significado, lo que elimina la necesidad de un costoso reentrenamiento para cada conjunto de datos nuevo.
«El uso de LLM para extraer entidades y relaciones para gráficos de conocimiento puede mejorar la eficiencia y precisión de la organización de datos». - Equipo de TiDB
Comience con identificación de entidad, donde los LLM identifican entidades y atributos significativos en el texto. Estas entidades (como personas, lugares o productos) se convierten en los nodos de tu gráfico de conocimiento. A continuación, los modelos identifican las relaciones entre estas entidades, forman los bordes que las conectan y construyen la estructura del gráfico.
Extracción de relaciones viene después de identificar las entidades. Los LLM determinan cómo se conectan las entidades, ya sea a través de jerarquías, asociaciones o cronogramas. Cuando se hace correctamente, la extracción de entidades puede alcanzar tasas de precisión del 92%, mientras que la extracción de relaciones se sitúa muy por detrás, con un 89%.
En marzo de 2025, Althire AI mostró esta capacidad al integrar datos de correos electrónicos, calendarios, chats, documentos y registros en un gráfico de conocimiento completo. Su sistema automatizaba la extracción de entidades, infería las relaciones y añadía capas semánticas, lo que permitía disponer de herramientas avanzadas para la gestión de tareas, el descubrimiento de conocimientos y la toma de decisiones.
Desambiguación de entidades garantiza que las entidades duplicadas, como las diferentes formas del mismo nombre, se fusionen correctamente. El almacenamiento en caché puede acelerar este proceso al evitar esfuerzos repetidos.
«Los LLM se destacan a la hora de inferir el contexto y el significado de datos invisibles sin necesidad de una formación costosa. Esto facilita la implementación de herramientas de extracción de conocimientos compatibles con el LLM, lo que las hace atractivas para las soluciones de gestión de datos». - Max Dreger, Kourosh Malek, Michael Eikerling
Para optimizar los costos y la eficiencia, considere la posibilidad de ajustar modelos más pequeños y específicos para tareas en lugar de confiar completamente en modelos más grandes y de uso general. El almacenamiento en caché de los datos previamente procesados puede reducir aún más las demandas computacionales y acelerar los tiempos de respuesta.
Una vez que haya mapeado las entidades y las relaciones, el siguiente paso es ejecutar y refinar las consultas para aplicaciones prácticas.
Con su gráfico de conocimientos listo, el enfoque pasa a centrarse en ejecutar y refinar las consultas para obtener el máximo rendimiento. Esto implica traducir las consultas en lenguaje natural en consultas estructuradas de bases de datos, ejecutarlas de manera eficaz y mejorar los resultados mediante ajustes iterativos.
Traducción de consultas comienza cuando un usuario envía una consulta en lenguaje natural. El LLM interpreta la solicitud, identifica las entidades relevantes y genera consultas estructuradas (como SPARQL o SQL) en función del esquema del gráfico de conocimiento. Esto simplifica el proceso para los usuarios al eliminar la necesidad de aprender lenguajes de consulta complejos.
Tratamiento y corrección de errores introducir bucles de retroalimentación. Si la consulta inicial falla o arroja resultados inexactos, el LLM refina la estructura de la consulta y vuelve a intentarlo hasta que satisfaga las necesidades del usuario. Este proceso iterativo mejora la precisión y la fiabilidad.
La optimización dinámica ajusta los parámetros de consulta en tiempo real. Por ejemplo, si una consulta arroja resultados limitados, puede ampliar el alcance relajando los términos de búsqueda, reemplazando palabras específicas por alternativas generales o incluyendo entidades y relaciones relacionadas.
La supervisión del rendimiento es fundamental para mantener la eficiencia del sistema. Realice un seguimiento de métricas como el tiempo de ejecución de las consultas, la relevancia de los resultados y la satisfacción de los usuarios para identificar las áreas de mejora.
Las mejoras contextuales pueden hacer que su gráfico de conocimientos sea más inteligente. Cuando los usuarios envían consultas imprecisas o incompletas, el sistema puede deducir los detalles que faltan, sugerir entidades relacionadas o ampliar el alcance de la consulta para que se adapte mejor a la intención del usuario. Esto convierte tu gráfico de conocimiento en una herramienta dinámica e inteligente para recuperar información.
Por último, validación de resultados añade una capa de control de calidad. Compare los resultados de las consultas con los datos conocidos de su gráfico de conocimientos para detectar incoherencias o errores antes de presentarlos a los usuarios. Este paso ayuda a mantener la confianza en el sistema a lo largo del tiempo.
Basándonos en el análisis anterior sobre los flujos de trabajo, analicemos las ventajas y los desafíos de utilizar modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) para consultar gráficos de conocimiento. Comprender estos aspectos es esencial para que las organizaciones puedan tomar decisiones informadas sobre la adopción de esta tecnología. Si bien los LLM brindan nuevos niveles de accesibilidad y eficiencia, también presentan desafíos únicos que requieren una planificación cuidadosa.
Uno de los beneficios más destacados es mayor accesibilidad. Con los LLM, los usuarios ya no necesitan dominar lenguajes de consulta especializados. Esto significa que los empleados de una organización, independientemente de su experiencia técnica, pueden interactuar con los datos con mayor libertad.
Otra ventaja importante es mejor comprensión del contexto. Los LLM son expertos en interpretar la intención del usuario, lo que permite que los gráficos de conocimiento arrojen resultados que van más allá de la simple coincidencia de palabras clave. En cambio, se centran en captar el significado de las consultas.
«La idea errónea de que inundar los LLM con información resolverá mágicamente los problemas pasa por alto un hecho clave: el conocimiento humano tiene que ver con el contexto, no solo con el contenido. Al igual que el cerebro, el «significado» surge de la interacción entre la información y el contexto único de cada individuo. Las empresas deben dejar de adoptar un sistema de LLM único para todos y centrarse en estructurar los datos para que los LLM puedan proporcionar resultados relevantes desde el punto de vista del contexto para obtener resultados eficaces». - Mo Salinas, científico de datos de Valkyrie Intelligence
Menos alucinaciones son otro beneficio cuando los LLM se basan en gráficos de conocimiento estructurados. Al basarse en las relaciones fácticas dentro del gráfico, los LLM pueden evitar generar información inexacta o engañosa, lo que conduce a resultados más confiables.
Los LLM también ofrecen escalabilidad. A medida que aumentan los volúmenes de datos, los gráficos de conocimiento proporcionan una base estructurada, mientras que los LLM gestionan con facilidad consultas cada vez más complejas. Esta combinación es particularmente eficaz para las aplicaciones empresariales a gran escala, en las que los métodos tradicionales suelen tener dificultades para mantenerse al día.
A pesar de las ventajas, hay obstáculos que superar. Una cuestión es alineación y coherencia. La flexibilidad de los LLM no siempre encaja perfectamente con la rígida estructura de los gráficos de conocimiento, lo que puede resultar en resultados no coincidentes o inconsistentes.
Consultas en tiempo real también puede agotar los recursos. Traducir consultas en lenguaje natural a formatos estructurados y ejecutarlas puede ser laborioso desde el punto de vista computacional. Las organizaciones deben invertir en sistemas de alto rendimiento para ofrecer respuestas rápidas y confiables.
El calidad de las indicaciones desempeña un papel fundamental en la precisión. Las entradas mal redactadas pueden dar lugar a interpretaciones erróneas o a traducciones incorrectas de las consultas, lo que puede socavar la fiabilidad de los resultados.
Otro desafío es el alta demanda de recursos. La ejecución de LLM, especialmente para aplicaciones en tiempo real, requiere una potencia computacional significativa. Para las organizaciones más pequeñas o los escenarios de alto tráfico, esto puede convertirse rápidamente en algo prohibitivo.
Consultas ambiguas suponen otro obstáculo más. Si bien los LLM son buenos para comprender el contexto, las preguntas vagas o mal redactadas pueden generar resultados irrelevantes o incorrectos.
«El modelo lingüístico genera hechos aleatorios que no se basan en los datos con los que se entrenó y no se corresponden con la realidad. Esto se debe a que se entrenó con datos no estructurados y ofrece resultados probabilísticos». - Jörg Schad, CTO de ArangoDB
Por último, experiencia especializada es necesario para implementar y mantener estos sistemas. Si bien los usuarios finales se benefician de las interfaces simplificadas, la creación y la gestión de soluciones de grafos de conocimiento basadas en el LLM requieren un conocimiento profundo tanto de las bases de datos de gráficos como de las arquitecturas de modelos de lenguaje.
La siguiente tabla describe los principales beneficios y desafíos de las consultas impulsadas por la LLM y resume la discusión:
Las organizaciones que sopesan la adopción de consultas impulsadas por la LLM deben evaluar cuidadosamente estas compensaciones en función de sus necesidades, recursos y capacidades técnicas específicas. El éxito depende de una planificación minuciosa, una infraestructura sólida y un perfeccionamiento continuo del sistema.
Cuando se trata de integrar modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) con gráficos de conocimiento, prompts.ai interviene para simplificar el proceso y, al mismo tiempo, abordar los obstáculos más comunes. Al ofrecer una orquestación eficiente y flujos de trabajo automatizados, la plataforma garantiza una integración más fluida y segura.
prompts.ai elimina las complicaciones de la integración con sus capacidades de flujo de trabajo automatizado. Al conectar a los usuarios con los principales modelos de IA, como GPT-4, Claudio, Llama y Géminis a través de una única interfaz, la plataforma elimina las tareas repetitivas y agiliza las operaciones. Sus herramientas de colaboración en tiempo real facilitan que los equipos distribuidos trabajen juntos sin problemas. Además de eso, prompts.ai se integra con herramientas populares como Slack, Gmail, y Trello, integrando las consultas de gráficos de conocimiento directamente en sus flujos de trabajo existentes.
Gestionar las indicaciones de forma eficaz es crucial para una integración exitosa, y prompts.ai ofrece un sistema diseñado para la organización. Los usuarios pueden crear, almacenar y versionar las consultas para las tareas relacionadas con los gráficos de conocimiento, asegurándose de que todo esté ordenado y accesible. La plataforma también incluye un sistema de seguimiento de fichas, que permite a las organizaciones supervisar el uso en tiempo real y ajustarse a sus presupuestos. Los precios son transparentes: el plan Creator cuesta 29$ al mes (o 25$ al mes al año) con 250 000 créditos TOKN, mientras que el plan Problem Solver cuesta 99$ al mes (o 89$ al mes al año) con 500 000 créditos TOKN.
Una característica destacada es la capacidad de comparar los principales LLM uno al lado del otro, lo que puede aumentar la productividad hasta 10 veces.
«En lugar de perder tiempo configurándolo, usa Time Savers para automatizar las ventas, el marketing y las operaciones, lo que ayuda a las empresas a generar clientes potenciales, aumentar la productividad y crecer más rápido con estrategias impulsadas por la IA». - Dan Frydman, líder intelectual en IA
La función Time Savers de la plataforma añade más comodidad al admitir microflujos de trabajo personalizados. Esto permite a los usuarios crear plantillas de mensajes reutilizables, estandarizar los patrones de consulta y garantizar la coherencia entre los equipos. Estas herramientas facilitan la ampliación y mantienen estable el rendimiento de las consultas.
Para las organizaciones que manejan datos confidenciales, la seguridad y la interoperabilidad no son negociables. prompts.ai aborda estas preocupaciones con una sólida protección de datos cifrados y funciones de seguridad avanzadas, que ofrecen visibilidad y auditabilidad totales para todas las interacciones de la IA. La plataforma también admite flujos de trabajo de IA multimodales e integra una base de datos vectorial para las aplicaciones de recuperación y generación aumentada (RAG), lo que garantiza que las respuestas del LLM se basen en datos gráficos de conocimiento precisos.
La flexibilidad es otro punto fuerte. Los flujos de trabajo interoperables de prompts.ai permiten a las organizaciones cambiar entre diferentes modelos de IA en función de sus necesidades sin tener que revisar toda su infraestructura de consultas. Esta adaptabilidad se complementa con la capacidad de la plataforma para consolidar más de 35 herramientas de IA desconectadas, lo que reduce los costos hasta en un 95%. Con una valoración media de los usuarios de 4,8/5, la plataforma se ha ganado elogios por sus flujos de trabajo optimizados y su escalabilidad. Su reconocimiento por parte de Genai.works como plataforma de inteligencia artificial líder para la automatización y la resolución de problemas empresariales, subraya su valor para abordar los complejos desafíos de integración.
La combinación de modelos lingüísticos extensos (LLM) con gráficos de conocimiento está cambiando la forma en que abordamos la consulta de datos. En esta guía se describen los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas de esta integración. Hemos visto cómo los LLM cierran la brecha entre las consultas en lenguaje natural y los datos estructurados, haciendo que incluso la información compleja sea más fácil de acceder para los usuarios, independientemente de su experiencia técnica.
Los números hablan por sí solos: la integración de los gráficos de conocimiento con los LLM ofrece mejoras de precisión de más del triple. Por ejemplo, la precisión de SPARQL puede alcanzar hasta el 71,1%, lo que supone un aumento de 2,8 veces con respecto a SQL en escenarios complejos. En el caso de las preguntas más sencillas basadas en esquemas, SPARQL logró una precisión del 35,7%, mientras que la precisión de SQL se redujo al 0%.
Esto es lo que más destaca: la consulta de gráficos de conocimiento basada en LLM no solo mejora la precisión, sino que agrega un contexto empresarial crucial al capturar las relaciones, las restricciones y la semántica específica del dominio. Este contexto adicional permite a las organizaciones desglosar las preguntas de varios pasos en subpreguntas manejables, a la vez que mantienen un proceso de razonamiento coherente y significativo.
Dicho esto, el éxito depende de una implementación cuidadosa. Las organizaciones deben invertir en gráficos de conocimiento actualizados y de alta calidad para lograr niveles de precisión confiables. Mantener estos gráficos, optimizar el rendimiento de las consultas y ajustar los LLM con datos específicos de un dominio son pasos fundamentales. El desafío no es solo técnico, sino que consiste en integrar los gráficos de conocimiento como un elemento central de las estrategias de gestión de datos.
Las plataformas modernas de IA están haciendo que este proceso sea más accesible. Al automatizar los flujos de trabajo, administrar las solicitudes de manera eficiente y ofrecer marcos seguros, estas plataformas ayudan a reducir la complejidad de la integración, como se mencionó anteriormente.
La combinación de los LLM con los gráficos de conocimiento crea sistemas de IA que son conscientes del contexto y precisos desde el punto de vista de los hechos. Esta combinación es clave para las organizaciones que buscan democratizar el acceso a los datos y, al mismo tiempo, mantener la precisión necesaria para tomar decisiones importantes. A medida que la tecnología evoluciona y se adapta a los esquemas del mundo real, las consultas gráficas del conocimiento basadas en el aprendizaje automático están demostrando ser una solución práctica para los entornos empresariales.
En última instancia, el éxito radica en equilibrar la sofisticación técnica con la facilidad de uso. Las organizaciones que dominen esta integración obtendrán ventajas competitivas en cuanto a la accesibilidad de los datos, la precisión de las consultas y la experiencia del usuario. Cuando se implementa de manera efectiva, este enfoque conduce a una mejor toma de decisiones y reduce las barreras para obtener información procesable.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) mejoran la precisión de las consultas de los gráficos de conocimiento (KG) al combinar su capacidad para entender el lenguaje natural con los datos estructurados que se encuentran en los KG. Esta combinación ayuda a los LLM a interpretar relaciones complejas, llevar a cabo un razonamiento avanzado y ofrecer respuestas más precisas y basadas en hechos.
Al anclar sus respuestas en los datos estructurados y verificables de un KG, los LLM minimizan los errores y aumentan la confiabilidad. Este enfoque es especialmente útil para conjuntos de datos de nivel empresarial o muy complejos, donde es esencial ofrecer resultados precisos y sensibles al contexto.
Integrando modelos lingüísticos extensos (LLM) con gráficos de conocimiento (KG) presenta dos obstáculos principales que superar:
Estas son algunas formas prácticas de abordar estos desafíos:
Al aplicar estas estrategias, puede aumentar la precisión y la eficiencia de sus consultas de gráficos de conocimiento y, al mismo tiempo, desbloquear nuevas posibilidades con los LLM.
Los modelos lingüísticos grandes (LLM) facilitan mucho el trabajo con gráficos de conocimiento al permitir a los usuarios interactuar con ellos a través del lenguaje natural. En lugar de necesitar experiencia técnica para elaborar consultas complicadas, los usuarios pueden simplemente hacer sus preguntas en un inglés sencillo. Luego, los LLM se encargan del trabajo pesado y convierten esas preguntas en el lenguaje de consulta correcto.
Además de eso, los LLM pueden crear resúmenes fáciles de leer de los datos extraídos de los gráficos de conocimiento. Esto significa que incluso los usuarios sin conocimientos técnicos pueden comprender y extraer información de conjuntos de datos complejos. Al derribar estas barreras, los LLM hacen que la tecnología sea más accesible y práctica para una gama más amplia de personas.
