Ingeniería de conocimiento y grafos
Estructuración del conocimiento y razonamiento semántico para potenciar la IA.
¿De qué se trata?
La ingeniería de conocimiento permite organizar la información de manera que las máquinas no solo procesen textos, sino que "entiendan" conceptos y relaciones. Combina bases de datos de grafos, ontologías y web semántica para crear sistemas de IA más robustos, explicables y capaces de razonar mediante GraphRAG.
¿Por qué importa?
Los LLMs son probabilísticos y pueden alucinar. Los grafos de conocimiento aportan la "verdad" estructurada (Ground Truth), permitiendo verificar datos, descubrir conexiones ocultas y proporcionar contexto preciso a los modelos generativos. Es el puente entre los datos empresariales complejos y la IA generativa.
Perfiles relacionados
Consejos clave
- •Empieza modelando el dominio en una pizarra antes de escribir código.
- •No intentes ontologías perfectas desde el principio; iterar es clave (Agile Modeling).
- •Combina vectores (similitud) con grafos (estructura) para obtener lo mejor de ambos mundos.
- •La calidad de tu grafo depende directamente de la calidad y limpieza de tus datos de origen.
Habilidades específicas
Modelado de ontologías
Diseño de esquemas de conocimiento formal (taxonomías, relaciones) usando estándares como RDF, OWL y SKOS.
Ejemplos prácticos
Ontología para e-commerce
Diseñar una ontología que relacione productos, categorías, marcas y compatibilidades (ej: "Funda X es compatible con Móvil Y"). Permitir inferencias automáticas como "Si A es un iPhone 15, necesita cable USB-C" para mejorar recomendaciones.
Escenario: Mejorar el buscador de una tienda online para que entienda consultas semánticas complejas y compatibilidad.
Recursos para esta habilidad
Bases de datos de grafos
Implementación y consulta de grafos de conocimiento con Neo4j, TigerGraph o Amazon Neptune.
Ejemplos prácticos
Grafo de conocimiento corporativo
Ingestar documentos internos y estructurarlos en Neo4j conectando: [Empleado] -> [TrabajaEn] -> [Proyecto] -> [UsaTecnología]. Permitir preguntas naturales como "¿Quién sabe de React en el departamento de ventas?" mediante traducción de lenguaje natural a Cypher.
Escenario: Sistema de gestión de conocimiento para una consultora global que quiere aprovechar su know-how.
Recursos para esta habilidad
GraphRAG y semántica
Integración de grafos con LLMs para Retrieval Augmented Generation avanzado y razonamiento.
Ejemplos prácticos
Sistema de Q&A legal con GraphRAG
Construir un grafo de leyes y precedentes. Cuando el usuario pregunta, el sistema navega el grafo para encontrar leyes relacionadas (referencias cruzadas) que no comparten palabras clave, y las pasa al LLM como contexto. Reduce alucinaciones legales.
Escenario: Asistente legal que necesita citar regulaciones conectadas lógicamente, no solo por palabras clave.