Probamos @ASIMOV_Protocol con un debate parlamentario de 1 hora y obtuvimos respuestas precisas con referencia a momentos hasta el segundo. ¡Con los Grafos de Conocimiento puedes reducir la posibilidad de que tu IA alucine! Aquí te explicamos cómo funcionan🧵👇

2/5: Los Grafos de Conocimiento almacenan hechos estructurados como entidades y relaciones. Los LLMs generan texto fluido a partir de patrones en los datos, pero pueden alucinar. • Grafos de Conocimiento = consultas precisas y deterministas sobre hechos explícitos. • LLM = comprensión/generación de lenguaje flexible y contextual.

3/5: En Asimov, cada fuente de datos de Telegram, LinkedIn, X, etc. está envuelta en su propio módulo que extrae un mini-grafo de conocimiento. Porque "un grafo más un grafo sigue siendo un grafo", puedes fusionarlos sin problemas. Al unificar estos grafos por aplicación en un solo grafo de conocimiento personal, solo necesitas una consulta para explorar todo.

4/5: Ese gráfico unificado se convierte en tu almacén de datos personal. ¿Quieres saber qué contactos mencionaron "IA" el mes pasado? Una consulta en el gráfico lo responde. Y con tu LLM de elección—en la nube o local—puedes navegar, resumir y razonar sobre todo tu gráfico en lenguaje natural.

5/5: Este es el poder de los Grafos de Conocimiento en Asimov: ingesta modular + fusión de grafos + acceso a LLM = información de datos flexible, que preserva la privacidad y es infinitamente extensible. Sumérgete en #KnowledgeGraph #AI