En la actualidad, muchas empresas están adoptando estrategias centradas en la inteligencia artificial (IA) para mantenerse competitivas y eficientes. Con el crecimiento de la adopción de la IA generativa, también se está mejorando la capacidad de esta tecnología para abordar diversos problemas. Un ejemplo es el uso de la IA para generar informes de mercado completos. Ante la creciente complejidad de los desafíos, una forma de simplificarlos es mediante el uso de gráficos, que son excelentes para modelar relaciones y extraer información significativa de datos y entidades interconectadas.
Recientemente, se ha comenzado a explorar cómo utilizar la Recuperación Aumentada por Gráficos (GraphRAG) en las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock para crear aplicaciones inteligentes. A diferencia de la búsqueda vectorial tradicional, que recupera documentos basándose en puntuaciones de similitud, los gráficos de conocimiento codifican relaciones entre entidades, permitiendo que los modelos de lenguaje grande (LLMs) extraigan información mediante razonamiento contextual. Esto significa que el sistema no solo encuentra el documento más relevante, sino que también puede inferir conexiones entre entidades y conceptos, mejorando la precisión de las respuestas y reduciendo las «alucinaciones».
Las metodologías tradicionales de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) mejoran la IA generativa al obtener documentos relevantes de una fuente de conocimiento, aunque a menudo tienen dificultades con la fragmentación del contexto, cuando la información importante está distribuida en varios documentos. GraphRAG aborda esta problemática al aprovechar gráficos de conocimiento, que estructuran la información como entidades y sus relaciones. Esto permite un razonamiento en múltiples pasos, un mejor enlace de entidades y una recuperación contextual más efectiva, siendo especialmente valioso para la interpretación de documentos complejos.
Amazon Bedrock Knowledge Bases es un servicio gestionado para almacenar, recuperar y estructurar conocimiento empresarial. Ahora soporta GraphRAG, mejorando las metodologías RAG tradicionales mediante la integración de la recuperación basada en gráficos. Esto permite que los LLMs comprendan mejor las relaciones entre entidades y hechos, haciendo que las respuestas sean más relevantes y explicativas.
El proceso de construcción de un gráfico involucra representar datos de forma estructurada como nodos (entidades) y aristas (relaciones) entre ellos. Una vez identificadas las entidades claves, se modelan las relaciones como conexiones en el gráfico. Luego del proceso tradicional de RAG, GraphRAG realiza pasos adicionales para mejorar la calidad de las respuestas generadas, como identificar y recuperar nodos gráficos relacionados y enriquecer el contexto obtenido.
Por ejemplo, en el caso de una empresa que necesita analizar una amplia gama de documentos para correlacionar entidades, GraphRAG se presenta como una solución efectiva. Esta compañía busca generar un informe de mercado exhaustivo que analice cómo la información interna y externa se correlaciona con las tendencias del sector y los méritos de rendimiento de la empresa.
La integración de estas tecnologías proporciona una visión más cohesiva de las relaciones entre información dispersa y permite a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural para obtener respuestas más precisas y profundas de la base de conocimiento. Las aplicaciones potenciales son amplias y pueden transformar la manera en que las organizaciones del sector privado y público extraen información valiosa de grandes volúmenes de datos.
