Las bases de datos grafos han revolucionado la gestión de datos complejos e interconectados, rompiendo barreras en la extracción de información. Sin embargo, los lenguajes de consulta especializados como Gremlin presentan desafíos significativos para aquellos que no tienen un profundo conocimiento técnico. A diferencia de las bases de datos relacionales, los grafos carecen de esquemas definidos, lo cual dificulta realizar consultas efectivas sin una considerable experiencia.
Para mitigar este obstáculo, se ha desarrollado un innovador enfoque que convierte el lenguaje natural en consultas Gremlin con la ayuda de modelos de Amazon Bedrock, como Amazon Nova Pro. Este avance permite a analistas, científicos de datos y usuarios sin un trasfondo técnico sólido interactuar con bases de datos grafos de manera más accesible.
El proceso involucra tres pasos esenciales. Primero, se debe entender y extraer conocimiento del gráfico, contemplando las etiquetas de vértices, propiedades y conexiones. Este paso se realiza con apoyo del conocimiento del dominio, proporcionando un contexto adicional relevante al caso específico mediante modelos de lenguaje.
En segundo lugar, se estructura el gráfico, creando un esquema que ayuda al modelo a comprender las estructuras gráficas, similar al procesamiento de texto a SQL. Las consultas en lenguaje natural pasan por un reconocimiento de entidades y planificación de consultas.
Finalmente, el modelo genera consultas Gremlin que se ejecutan en un motor específico. Si ocurren errores, se ajusta el proceso para refinar la consulta, garantizando precisión y alineación con la base de datos.
Un sistema de evaluación, basado en modelos de lenguaje, analiza la calidad de las consultas y sus resultados, mostrando una efectividad del 74.17% en pruebas con 120 preguntas. Amazon Nova Pro se ha destacado por su eficiencia en costos y rapidez comparado con modelos de referencia, optimizando las consultas tanto en velocidad como en costo por token.
La innovación en este campo continúa con mejoras para optimizar la evaluación automática de resultados y el manejo de consultas anidadas, prometiendo un futuro donde las bases de datos grafos sean más accesibles para diversas aplicaciones empresariales.
