¿Qué son los grafos de conocimiento?

RESUMEN

Los grafos de conocimiento se basan en entidades (nodos), relaciones (aristas), atributos (propiedades), ontologías (esquemas) y mecanismos de inferencia que permiten a las máquinas comprender y representar la información. Funcionan recopilando y procesando datos, extrayendo entidades y relaciones, estructurando esta información en un formato gráfico y permitiendo el razonamiento y la consulta para obtener información. Los grafos de conocimiento se utilizan ampliamente en los sectores del comercio electrónico, las finanzas, la sanidad y la ciberseguridad para mejorar las funciones de búsqueda, detectar el fraude, personalizar las recomendaciones y mejorar la toma de decisiones.

¿Qué es un grafo de conocimiento?

Un grafo de conocimiento es una representación estructurada de la información que conecta entidades, conceptos y relaciones entre ellos de forma que las máquinas puedan entenderlos y utilizarlos. Organiza los datos en nodos que representan entidades como personas, lugares o cosas, y aristas que representan sus relaciones. Se crea así una red semántica de información interconectada.

Los grafos de conocimiento se utilizan en motores de búsqueda, sistemas de recomendación y aplicaciones de inteligencia artificial (IA) para mejorar la recuperación de datos, mejorar la comprensión contextual y proporcionar conocimientos más precisos. Al aprovechar los datos estructurados y vincularlos con la información existente, los grafos de conocimiento ayudan a las máquinas a procesar e inferir conocimientos de forma similar a los humanos.

Sigue leyendo este recurso para saber más sobre cómo funcionan los gráficos de conocimiento y cómo construirlos.

• Elementos clave de los gráficos de conocimiento
• ¿Cómo funcionan los gráficos del conocimiento?
• Ontologías y grafos de conocimiento
• Ejemplos de grafos de conocimiento
• Casos de uso del grafo de conocimiento
• Ventajas del grafo del conocimiento
• Cómo construir un grafo de conocimiento
• Principales conclusiones y recursos adicionales
• PREGUNTAS FRECUENTES

Elementos clave de los gráficos de conocimiento

Antes de adentrarnos en el funcionamiento de los grafos de conocimiento, es importante explicar los elementos que los hacen funcionar. Estos mecanismos constituyen la base de los grafos de conocimiento y les permiten representar entidades del mundo real, sus atributos y sus relaciones. Al desglosar un grafo de conocimiento en sus componentes básicos, podemos entender mejor cómo organiza los datos, facilita búsqueda semánticay mejora las aplicaciones basadas en IA. A continuación se exponen los elementos fundamentales que convierten a los gráficos de conocimiento en potentes herramientas de estructuración y análisis de la información.

Entidades (Nodos)

Las entidades son los componentes básicos de un grafo de conocimiento y contienen entidades del mundo real, como personas, lugares o cosas. Una entidad es un nodo que contiene información significativa. Por ejemplo, "Albert Einstein" sería una entidad con atributos como fecha de nacimiento y ocupación. En última instancia, las entidades son la base de los enlaces significativos.

Relaciones (bordes)

Las relaciones son las conexiones entre las cosas, que forman aristas en el gráfico. Las relaciones describen cómo se relacionan las cosas entre sí, por ejemplo, "Albert Einstein" → "nació en" → "Alemania". Las relaciones proporcionan contexto a los datos y nos presentan una red de información relacionada.

Atributos (propiedades)

Los atributos son información específica de la entidad que proporciona detalles adicionales sobre el grafo de conocimiento. "París" tendría como atributos "Población: 2,1 millones" y "País: Francia" como atributos. Los atributos proporcionan información importante sobre cada entidad.

Ontología (esquema o estructura)

La ontología dicta la forma del grafo y lo limita especificando el tipo de entidad y las relaciones. La ontología ayuda a garantizar la coherencia de los datos especificando qué puede relacionarse y cómo. Por ejemplo, puede ordenar que "Persona" pueda "actuar en" una "Película" pero no una "Ciudad".

Identificadores (ID únicos)

Los ID únicos distinguen entidades similares. Por ejemplo, la palabra "Apple" puede denotar la fruta y la empresa, pero ambas poseen identificadores únicos. Los identificadores hacen que el gráfico sea correcto y evitan confusiones.

Inferencia y razonamiento

La inferencia permite al gráfico establecer nuevas conexiones a partir de las relaciones. Por ejemplo, si "John" es el padre de "Emma", y "Emma" es la hermana de "Liam", entonces el grafo puede inferir que "John" es el padre de "Liam". Este razonamiento hace que el grafo sea inteligente.

Estos componentes trabajan juntos para formar un conjunto organizado y útil de información, lo que conduce a una búsqueda más inteligente y a aplicaciones de IA.

¿Cómo funcionan los gráficos del conocimiento?

Los gráficos de conocimiento integran información procedente de diversas fuentes para crear una red completa e interconectada de entidades y sus relaciones. Aquí tienes un desglose de cómo funcionan:

Paso 1: Recopilar datos

Los gráficos de conocimiento comienzan con la recopilación de datos de fuentes como bases de datos, archivos de texto, API o sitios web. Los datos pueden ser estructurados (por ejemplo, hojas de cálculo) o no estructurados (por ejemplo, artículos). El objetivo es recopilar toda la información posible para construir una amplia base de conocimientos.

Paso 2: Extraer entidades y relaciones

A continuación, el sistema identifica entidades importantes (por ejemplo, personas, lugares u organizaciones) y sus relaciones mediante técnicas como el reconocimiento de entidades con nombre (NER) y la extracción de relaciones. Por ejemplo, puede extraer que "Barack Obama" es una persona y que tiene una relación como "fue Presidente de" con "Estados Unidos".

Paso 3: Estructurar y organizar

Una vez recuperada, la información se devuelve en un formato estructurado, típicamente triplas presentadas como: (Sujeto, Predicado, Objeto). Un ejemplo es (Paris, isCapitalOf, France). También se crea un esquema u ontología para clasificar las entidades y relaciones de forma que sean coherentes y puedan interpretarse semánticamente.

Paso 4: Motivación y consulta

Una vez organizado, el grafo de conocimiento puede razonar nuevos hechos basándose en reglas lógicas. Por ejemplo, si "A es padre de B" y "B es padre de C", el grafo será capaz de razonar que "A es abuelo de C". Los usuarios pueden consultar el grafo mediante lenguajes de programación como SPARQL para recuperar información centrada.

Paso 5: Utilizar y actualizar

Por último, el grafo de conocimiento potencia los motores de búsqueda, los sistemas de recomendación y los chatbots, integrando búsqueda híbrida, búsqueda vectorialy grandes modelos lingüísticos (LLM) para obtener respuestas más inteligentes y adaptadas al contexto. Las actualizaciones periódicas lo mantienen preciso y dinámico para la estructuración y el acceso al conocimiento.

Este proceso paso a paso transforma los datos brutos en una red interconectada e inteligente de conocimientos.

Ontologías y grafos de conocimiento

¿Qué es una ontología?

Una ontología es una estructura formal que describe conceptos, objetos y sus interconexiones en un área específica de interés. Proporciona reglas, clases y categorías que ayudan a clasificar e interpretar los datos.

¿Cómo se relacionan las ontologías con los grafos de conocimiento?

Un grafo de conocimiento utiliza una ontología para estructurar los datos, aportando coherencia y semántica. La ontología es la espina dorsal del grafo de conocimiento y especifica cómo se categorizan y enlazan las entidades.

Por ejemplo:
Un grafo de conocimiento de películas sigue una ontología que especifica:

• Los actores pueden actuar en el cine
• Los directores pueden dirigir Películas
• Las películas pueden tener un Género

Ejemplos de grafos de conocimiento

He aquí algunos ejemplos conocidos de grafos de conocimiento:

• Gráfico de conocimiento de Google: Esta base de conocimientos refuerza los resultados de las búsquedas al conocer las relaciones entre entidades (por ejemplo, personas, lugares o cosas). Proporciona respuestas directas e información más detallada y sensible al contexto en los resultados de búsqueda, como un panel de conocimientos sobre famosos o lugares emblemáticos.
• Gráfico de conocimiento de LinkedIn: Esta base de conocimientos establece relaciones entre personas, funciones, competencias y empresas. Ayuda a ofrecer recomendaciones laborales, relaciones profesionales y contenidos basados en tu perfil y tu red.
• Gráfico de entidades de Facebook: Este gráfico conecta usuarios, páginas, publicaciones, "me gusta" e interacciones para ayudar a ofrecer contenidos y anuncios relevantes. También mejora la experiencia del usuario recomendándole publicaciones, grupos y eventos relevantes en función de su comportamiento.
• Gráfico de productos de Amazon: Este gráfico organiza la información sobre productos, opiniones y preferencias de los clientes. Impulsa el motor de recomendaciones de Amazon sugiriendo productos similares o relacionados a través del historial de navegación y compras.

Cada gráfico permite mejorar la experiencia del usuario con recomendaciones personalizadas y adaptadas al contexto.

Casos de uso del grafo de conocimiento

Estas son algunas de las formas en que pueden utilizarse los gráficos de conocimiento en distintos sectores:

• Sistemas de recomendación: Las plataformas de comercio electrónico y streaming utilizan gráficos de conocimiento para personalizar las recomendaciones. Amazon sugiere productos basándose en el comportamiento del usuario, mientras que Netflix recomienda contenidos analizando patrones de visionado.
• Detección de fraudes y análisis de riesgos: Las instituciones financieras detectan el fraude identificando relaciones sospechosas y patrones ocultos en las transacciones. Los gráficos de conocimiento también ayudan a evaluar el riesgo de crédito y a mejorar el cumplimiento.
• Sanidad e investigación biomédica: Los profesionales de la medicina utilizan los gráficos de conocimiento para vincular historiales de pacientes, interacciones de medicamentos y ensayos clínicos. Los investigadores los aprovechan para acelerar el descubrimiento de fármacos y la innovación en tratamientos.
• Ciberseguridad e inteligencia sobre amenazas: Los equipos de ciberseguridad utilizan gráficos de conocimiento para analizar patrones de ataque y entidades maliciosas. Ayudan a detectar amenazas, identificar vulnerabilidades y mejorar las defensas de seguridad.
• Asistentes inteligentes y sistemas autónomos: Los coches autónomos y las ciudades inteligentes utilizan grafos de conocimiento para estructurar datos espaciales y de IoT, toma de decisiones en tiempo real y automatización.

Ventajas del grafo del conocimiento

Los grafos de conocimiento benefician a las aplicaciones de IA al permitirles organizar, conectar y razonar a través de datos complejos. He aquí las formas concretas en que lo hacen:

• Búsqueda y localización mejoradas: Los grafos de conocimiento permiten la búsqueda semántica y las respuestas inteligentes a las consultas al vincular conceptos relacionados e inferir conexiones entre fragmentos de información. Esta capacidad mejora la experiencia del usuario en la web y en los motores de búsqueda interna.
• Personalización: Los gráficos de conocimiento permiten la personalización al comprender el comportamiento y los gustos de los usuarios. Esta capacidad permite a las aplicaciones hacer recomendaciones personalizadas y mejorar la publicidad dirigida.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Los grafos de conocimiento permiten aplicaciones de PLN como el reconocimiento de entidades, la respuesta a preguntas y el resumen de textos. Estas características permiten a las máquinas comprender y generar respuestas similares a las humanas, mejorando chatbots y asistentes virtuales.

Cómo construir un grafo de conocimiento

La construcción de un grafo de conocimiento implica los siguientes pasos:

1. Definir el objetivo y el ámbito de aplicación: Identifique el dominio, las entidades clave y las relaciones relevantes para su aplicación.
2. Recoger y procesar datos: Recopile datos estructurados (bases de datos y API) y no estructurados (documentos y texto) y, a continuación, límpielos y normalícelos.
3. Identificar entidades y relaciones: Utilice la PNL para identificar conceptos clave en sus datos y, a continuación, estructúrelos en un formato gráfico.
4. Almacenar en una base de datos gráfica: Almacene y gestione las relaciones en sus datos con bases de datos como Neo4j o Amazon Neptune.
5. Consulta y analiza: Utilice lenguajes como Cypher, Gremlin o SPARQL para obtener información y descubrir patrones en sus datos.
6. Visualizar y desplegar: Utilice software como Gephi, Linkurious o GraphX para visualizar relaciones de datos e implantarlas en aplicaciones.

Principales conclusiones y recursos adicionales

En este recurso aprendimos que:

• Los grafos de conocimiento estructuran los datos en entidades y relaciones para mejorar las funciones de búsqueda, potenciar las aplicaciones de inteligencia artificial y facilitar la toma de decisiones.
• Los grafos de conocimiento potencian los motores de búsqueda y los sistemas de recomendación, permiten a las entidades financieras detectar fraudes, a los profesionales médicos mejorar la atención a los pacientes y a los profesionales de la ciberseguridad detectar vulnerabilidades y mejorar la seguridad.
• Construir un grafo de conocimiento implica definir el alcance, recopilar datos, identificar entidades, utilizar bases de datos de grafos, consultar conocimientos y visualizar resultados.
• Las bases de datos de gráficos como Neo4j y Amazon Neptune se utilizan habitualmente para el almacenamiento y el análisis.
• Cypher, Gremlin o SPARQL se utilizan para realizar consultas, mientras que herramientas de visualización como Gephi y Linkurious ayudan a explorar las relaciones.

Para saber más sobre conceptos relacionados con la IA, puede consultar nuestro cubo y consulte los recursos que figuran a continuación:

Recursos adicionales

• Del concepto al código: LLM + RAG con Couchbase
• Cómo funciona la IA generativa con Couchbase
• Guía de incrustaciones LLM
• Knowledge Base Population (KBP) - Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural de Stanford

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Qué es un grafo de conocimiento en IA? En IA, un grafo de conocimiento es una representación estructurada de datos que conecta entidades, conceptos y sus relaciones para permitir la comprensión, el razonamiento y la toma de decisiones por parte de las máquinas.

¿Para qué sirven los gráficos de conocimiento? Los grafos de conocimiento se utilizan para mejorar la búsqueda, los sistemas de recomendación, la integración de datos, la inteligencia artificial y el razonamiento automatizado.

¿Cuál es la diferencia entre las bases de datos de grafos y los grafos de conocimiento? Las bases de datos de grafos almacenan y gestionan datos conectados mediante nodos y aristas, mientras que los grafos de conocimiento añaden significado semántico al incorporar ontologías, relaciones y comprensión contextual para el razonamiento inteligente.

¿Qué es un triplestore? Un triplestore es una base de datos diseñada para almacenar y gestionar datos en triplas sujeto-predicado-objeto, lo que permite realizar consultas eficientes y recuperar relaciones semánticas en grafos de conocimiento.

¿Utiliza ChatGPT gráficos de conocimiento? Aunque ChatGPT no utiliza directamente grafos de conocimiento, sí se basa en grandes modelos lingüísticos (LLM) entrenados a partir de datos textuales.