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Gráfico de conocimiento

  • Graphium es una plataforma RAG de código abierto que integra gráficos de conocimiento con LLM para consultas estructuradas y recuperación basada en chat.
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    ¿Qué es Graphium?
    Graphium es un marco de orquestación de gráficos de conocimiento y LLM que soporta la ingesta de datos estructurados, la creación de incrustaciones semánticas y recuperación híbrida para preguntas y respuestas y chat. Se integra con LLMs populares, bases de datos gráficas y almacenes de vectores para habilitar agentes de IA explicables y potentes por grafo. Los usuarios pueden visualizar estructuras de grafo, consultar relaciones y emplear razonamiento de múltiples saltos. Ofrece APIs REST, SDK y una interfaz web para gestionar pipelines, monitorear consultas y personalizar prompts, ideal para gestión del conocimiento empresarial y aplicaciones de investigación.
  • InLinks proporciona herramientas avanzadas de SEO para la optimización de contenido basado en entidades y enlace interno.
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    ¿Qué es InLinks?
    InLinks es una plataforma integral de SEO semántico basada en entidades que aprovecha un analizador semántico propietario y un grafo de conocimiento. Ayuda a los usuarios a optimizar el contenido precisamente para los motores de búsqueda al automatizar los enlaces internos, auditar el contenido existente y ofrecer resúmenes de contenido basados en datos. La herramienta está diseñada para desmitificar y optimizar el contenido, facilitando una mejor comprensión por parte de los motores de búsqueda, mejorando en última instancia los rankings del sitio.
  • Un marco de código abierto que habilita agentes LLM con memoria de grafo de conocimiento y capacidades de invocación dinámica de herramientas.
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    ¿Qué es LangGraph Agent?
    El agente LangGraph combina LLM con una memoria estructurada en grafo para construir agentes autónomos que pueden recordar hechos, razonar sobre relaciones y llamar a funciones o herramientas externas cuando sea necesario. Los desarrolladores definen esquemas de memoria como nodos y aristas del grafo, conectan herramientas o APIs personalizadas y gestionan los flujos de trabajo del agente mediante planificadores y ejecutores configurables. Este enfoque mejora la retención del contexto, permite decisiones basadas en conocimientos y soporta la invocación dinámica de herramientas en diversas aplicaciones.
  • TiDB ofrece una solución de base de datos todo en uno para aplicaciones de IA con búsqueda vectorial y gráficos de conocimiento.
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    ¿Qué es AutoFlow?
    TiDB es una solución de base de datos integrada adaptada para aplicaciones de IA. Soporta búsqueda vectorial, búsqueda semántica de gráficos de conocimiento y gestión de datos operativos. Su arquitectura sin servidor asegura confiabilidad y escalabilidad, eliminando la necesidad de sincronización manual de datos y la gestión de múltiples almacenes de datos. Con características de nivel empresarial como control de acceso basado en roles, cifrado y alta disponibilidad, TiDB es ideal para aplicaciones de IA listas para producción que demandan rendimiento, seguridad y facilidad de uso. La compatibilidad de la plataforma TiDB abarca tanto implementaciones en la nube como locales, lo que la hace versátil para diversas necesidades de infraestructura.
  • Agente de IA que encuentra artículos de investigación relevantes, resume hallazgos, compara estudios y exporta citas.
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    ¿Qué es Research Navigator?
    Research Navigator es una herramienta impulsada por IA que automatiza tareas de revisión de literatura para investigadores, estudiantes y profesionales. Utilizando tecnologías NLP avanzadas y gráficos de conocimiento, recupera y filtra artículos científicos relevantes según consultas del usuario. Extrae puntos principales, metodologías y resultados para generar resúmenes breves, resaltar diferencias entre estudios y proporcionar comparaciones lado a lado. La plataforma soporta exportación de citas en múltiples formatos y se integra con flujos de trabajo existentes vía API o CLI. Con parámetros de búsqueda personalizables, los usuarios pueden centrarse en dominios específicos, años de publicación o palabras clave. El agente también mantiene memoria basada en sesiones, permitiendo consultas de seguimiento y refinamiento progresivo de temas de investigación.
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