Imagínate que eres un representante de ventas preparándote para una reunión crucial con un cliente. En lugar de pasar horas revisando correos electrónicos, mensajes de Slack y llamadas grabadas, simplemente usas una herramienta de inteligencia artificial generativa que hace todo ese trabajo en minutos. Esto es exactamente lo que está logrando Glean, una innovadora empresa de búsqueda empresarial, gracias a su herramienta de IA generativa conocida como GraphRAG. Vamos a ver cómo esta tecnología está cambiando el juego para las empresas.
¿Qué es GraphRAG y por qué es tan importante?
GraphRAG combina lo mejor de dos mundos: los gráficos de conocimiento y la generación de recuperación aumentada (RAG). Los gráficos de conocimiento son una forma revolucionaria de manejar datos al representar las relaciones complejas en un formato intuitivo y flexible. En palabras sencillas, piensa en un gráfico de conocimiento como un conjunto de nodos (sustantivos) y aristas (verbos) que conectan esos nodos, proporcionando un contexto rico que es difícil de captar con texto plano. Y cuando se combina con RAG, una técnica que permite que los modelos de IA accedan a información relevante antes de generar respuestas, se obtiene una herramienta de IA más precisa y consciente del contexto.
Para empresas como Glean, esta tecnología ha sido un punto de inflexión. Según Matt Kixmoeller, CMO de Glean, una de las compañías de transporte compartido más grandes del mundo probó su plataforma, y los resultados fueron sorprendentes: los empleados ahorraron entre dos y tres horas a la semana al encontrar información más rápidamente, lo que se tradujo en más de $200 millones de ahorros globales.
El Arma Secreta del Ingeniero de Datos
Si trabajas con datos, sabes que optimizar pipelines, mejorar la calidad de los datos y mejorar el rendimiento de la IA es una lucha constante, especialmente cuando el presupuesto es ajustado. Aquí es donde los gráficos de conocimiento se convierten en una herramienta poderosa. Al proporcionar una representación estructurada de las relaciones entre los datos, estos gráficos mejoran significativamente la precisión y la comprensión del contexto de las salidas de IA.
Glean, por ejemplo, ha asegurado una ronda de financiación de $260 millones gracias al potencial de esta tecnología. Ya sea que se trate de soluciones listas para usar o implementaciones personalizadas avanzadas, los gráficos de conocimiento ofrecen a los profesionales de datos una amplia gama de opciones para transformar sus estrategias de datos.
¿Cómo Funcionan los Gráficos de Conocimiento?
Si te estás preguntando cómo funcionan realmente estos gráficos, imagínatelos como una especie de lenguaje:
- Nodos: Son como los sustantivos, representando entidades o conceptos, como «cliente», «producto» o «reunión de ventas».
- Aristas: Actúan como verbos, mostrando las relaciones entre los nodos. Por ejemplo, «compró», «asistió» o «está interesado en».
- Propiedades: Funcionan como adjetivos o adverbios, proporcionando detalles adicionales sobre los nodos o aristas, como «fecha de compra», «duración de la reunión» o «nivel de interés».
Esta estructura permite que los sistemas automatizados identifiquen y consulten relaciones complejas de manera más eficiente, pero también introduce un nivel adicional de complejidad. Según Philip Rathle, CTO de Neo4j, “un gráfico de conocimiento permite representar y consultar estas relaciones complejas de manera eficiente”.
GraphRAG: Una Nueva Dimensión en la Recuperación de Información
El enfoque de GraphRAG lleva la idea de la RAG tradicional un paso más allá al aprovechar las relaciones estructuradas en los gráficos de conocimiento. En lugar de depender únicamente de bases de datos vectoriales para localizar fragmentos de texto similares, GraphRAG permite una recuperación de información más matizada y consciente del contexto. Esto es crucial cuando se trata de tareas complejas como el mantenimiento de equipos o el servicio al cliente de alto valor.
“Lo que hace que GraphRAG sea la solución correcta y deseable es: mayor precisión y explicabilidad,” explica Rathle. La capacidad de aplicar reglas de seguridad a nivel de base de datos gráfica, a diferencia de los enfoques basados en vectores, es otro de los grandes beneficios.
Implementación de Gráficos de Conocimiento con Presupuesto Limitado
Si te preocupa el costo de implementar esta tecnología, no estás solo. Aunque puede parecer un desafío caro, hay formas efectivas de incorporar gráficos de conocimiento en infraestructuras de datos existentes sin romper el banco. Herramientas de código abierto y las iniciativas impulsadas por la comunidad pueden reducir significativamente los costos de implementación.
Plataformas como Neo4j ofrecen una edición comunitaria gratuita para proyectos de menor escala, mientras que opciones como Amazon Neptune, integradas con AWS, y proyectos como NebulaGraph, proporcionan marcos de trabajo de código abierto para construir gráficos de conocimiento. Además, nuevas herramientas como Langchain y LlamaIndex están facilitando la creación y consulta de gráficos de conocimiento usando modelos de lenguaje grandes (LLMs).
El Futuro de los Gráficos de Conocimiento y los Datos Empresariales
A medida que esta tecnología madura, es probable que veamos una creación automatizada de gráficos de conocimiento más accesible y rentable. Según Michael Hunger, jefe de innovación de productos de Neo4j, “será al menos dos órdenes de magnitud más barato extraer entidades de lo que es hoy con los grandes LLMs”.
Con la adopción de gráficos de conocimiento por parte de las empresas, frameworks generativos como Langchain y LlamaIndex están emergiendo como poderosos aliados. Estos frameworks permiten la consulta eficiente y la recuperación mejorada de datos, mejorando la comprensión del contexto y la escalabilidad.
Desafíos y Consideraciones
A pesar de su promesa, la adopción de la tecnología de gráficos de conocimiento no está exenta de desafíos. La integración de datos y la necesidad de habilidades especializadas pueden ser obstáculos significativos. Conectando y recuperando este conocimiento mediante técnicas de IA, y la gobernanza de todo ese conocimiento, sigue siendo complicado.
Para superar estos desafíos, las organizaciones pueden necesitar invertir en programas de capacitación o asociarse con expertos en gráficos de conocimiento. Sin embargo, a medida que la tecnología se vuelve más común, podemos esperar un aumento en los profesionales capacitados y herramientas más fáciles de usar.