Bienvenidos a los Grafos de Conocimiento. En este artículo, realizaremos una introducción a un tipo de herramientas que están siendo cada vez más utilizadas en iniciativas de transformación digital. Estas herramientas elevan la gestión de la información a un nuevo nivel y aumentan drásticamente nuestra capacidad para interactuar con grandes volúmenes de datos.
¿Qué es un Grafo de Conocimiento?
Un Grafo de Conocimiento (o Knowledge Graph) es una forma estructurada de organizar y representar información, que se usa normalmente para mostrar las relaciones entre diferentes entidades o conceptos. Su aspecto es el de una especie de red que conecta diversas piezas de información, mediante nodos que representan entidades (como personas, lugares, empresas, etc.) y arcos que describen las relaciones entre ellas. Todas estas piezas juntas forman un conocimiento sobre un área determinada o dominio, que además es estructurado y fácilmente procesable por una máquina.
En términos sencillos, es como si nuestros datos pudieran "comprenderse” mejor gracias a sus relaciones, permitiéndonos ir más allá de la simple búsqueda de información explorando también el contexto que la rodea.
A medida que crece la cantidad de nodos y relaciones en el grafo (puede estar formado por millones de ellos), es muy posible que existan ciertos patrones en la forma en la que las entidades se relacionan, que a simple vista no se ven, pero que bien explotados son útiles para diferentes situaciones (recomendación, detección de anomalías, inferir nuevas relaciones)
Ejemplo Práctico: Google Knowledge Graph
Si alguna vez has buscado en Google y has visto un panel con información adicional sobre el tema, has experimentado el poder de un Knowledge Graph. Este enfoque transforma la experiencia de búsqueda, llevándonos de simples cadenas de texto a conceptos extendidos. Al buscar "la sagrada familia" no sólo recibes una lista de páginas que lo mencionan, sino también un resumen con datos clave, como la ubicación, el arquitecto y más, permitiendo pinchar y explorar en detalle muchos de esos datos para descubrir nueva información de interés.
¿Qué beneficios ofrecen?
1. Contexto: Los grafos de conocimiento ofrecen una visión contextualizada de los datos, representando la información de una manera que refleja el mundo real. Esto facilita los procesos de toma de decisiones al proporcionar una visión holística de información conectada.
Por ejemplo, supongamos un grafo de conocimiento que represente lo aprendido por una organización de ingeniería en la ejecución de sus proyectos. Este grafo relacionaría conceptos como proyectos y lecciones aprendidas, y además conceptos relacionados con la propia gestión de cada proyecto (personas implicadas, reuniones, hitos, acciones, problemas, riesgos) y con los productos generados (requerimientos, tecnologías, pruebas, etc.). Con este tipo de grafos, cada lección aprendida tendría el contexto de los problemas que la originaron, reuniones que se llevaron a cabo, participantes, acciones y decisiones, y tenerlo en cuenta durante la fase de planificación de nuevos proyectos con características parecidas.
Ejemplo del contexto de una Lección Aprendida dentro de un proyecto.
2. Integración de Datos flexible: Para los responsables de la gestión de información en organizaciones, los grafos son almacenes de datos conectados que proporcionan una enorme flexibilidad para integrar datos de diversas fuentes. Simplifican la centralización, estandarización y gobierno de datos para garantizar su confiabilidad y eficiencia.
3. Acceso Intuitivo para no técnicos: Incluso para aquellos sin conocimientos técnicos profundos, como analistas de negocios o especialistas, la representación de información mediante grafos les proporciona una interfaz visual e intuitiva. Navegar y seguir relaciones se convierte en una forma efectiva de entender todo el contexto.
4. Datos mejorados para aplicaciones de IA: Por su forma de organizar la información, suponen una fuente de datos mejorada para su aplicación en múltiples campos de la IA: mejorar los modelos generados por los procesos de Machine Learning, inferencia de nueva información a partir de la ya existente, o soporte para el desarrollo de sistemas inteligentes capaces de aprender y adaptarse. Actualmente, se ven como el complemento ideal para la generación de LLM´s (como chatGPT), proporcionándoles una fuente de información contrastada que evite los problemas de “alucinación” que habitualmente sufren.
Los grafos de conocimiento son una herramienta clave a considerar para llevar a cabo una transformación digital efectiva. Su capacidad para conectar datos, facilitar la colaboración y ofrecer una comprensión profunda de las relaciones hace que sean una herramienta esencial para cualquier organización que busque optimizar sus procesos de gestión.
Actualmente en Immedia, usamos grafos de conocimiento como parte de nuestras soluciones dentro del sector espacio, particularmente en el campo de la gestión de proyectos, la ingeniería de sistemas (particularmente ingeniería basada en modelos o MBSE) y, por supuesto, en nuestras soluciones de gestión del conocimiento.
En futuros artículos, exploraremos a fondo la implementación, almacenamiento y capacidades de procesamiento de los Knowledge Graphs.