Optimizaré sistemas enterprise rag con advanced graphrag y neo4j

Las arquitecturas naive de búsqueda vectorial RAG fallan en la referencia cruzada de múltiples documentos, tablas relacionales y agregación semántica global. Cuando los fragmentos de información se recuperan sin contexto estructural, los LLMs generan alucinaciones o salidas fragmentadas.

Reconstruyo pipelines de recuperación defectuosos implementando indexación jerárquica avanzada, mecanismos de búsqueda híbridos y mapeo explícito de grafos de conocimiento (GraphRAG) mediante Neo4j.

Enfoque de ingeniería

• Extracción de grafos de conocimiento: Utilizando modelos para extraer y mapear datos no estructurados de la empresa en grafos de entidad-relación deterministas dentro de Neo4j para enrutamiento de consultas multi-hop.
• Fragmentación que preserva el contexto: Estructurar contenido con relaciones de tokens padre-hijo para mantener la continuidad semántica original antes de generar embeddings.
• Recuperación híbrida y reordenamiento: Interconectar capas de palabras clave dispersas (BM25) con capas densas de vectores, optimizadas mediante rerankers de Cohere/BGE para una densidad de contexto precisa.
• Análisis de documentos multimodales: Construir middleware de pipeline personalizado para extraer, estructurar y vectorizar datos incrustados en esquemas complejos de PDF y tablas financieras.