Probamos @ASIMOV_Protocol con un debate parlamentario de 1 hora y obtuvimos respuestas precisas con referencia a momentos hasta el segundo. ¡Con Knowledge Graphs puedes reducir la posibilidad de que tu IA alucine! Así es como funcionan🧵👇

2/5: Los gráficos de conocimiento almacenan hechos estructurados como entidades y relaciones. Los LLM 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 gráfico de conocimiento. Debido a que "un grafo más un grafo sigue siendo un grafo", puedes fusionarlos sin problemas. Al unificar estos gráficos por aplicación en un gráfico de conocimiento personal, solo necesita una consulta para explorar todo.

4/5: Ese gráfico unificado se convierte en su almacén de datos personales. ¿Quieres saber qué contactos mencionaron "IA" el mes pasado? Una consulta gráfica lo responde. Y con el LLM que elijas, ya sea 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 e infinitamente extensible. Sumérgete en #KnowledgeGraph #AI