Knowledge Graph
El mapa de cómo se relacionan las cosas del negocio — no solo qué documentos existen, sino qué depende de qué, quién se conecta con quién.
Un knowledge graph es una representación del conocimiento como una red de entidades (clientes, productos, capacidades, reglas) y las relaciones explícitas entre ellas. Donde una Vector Database recupera por similitud de significado, el knowledge graph recupera por relación: "qué capacidades dependen de esta", "qué reglas gobiernan este producto". Es la estructura que captura no el dato, sino cómo el dato se conecta.
Una Vector Database es como un bibliotecario que te trae los libros que hablan de tu tema. Un knowledge graph es el organigrama y el mapa de dependencias de toda la biblioteca: no solo qué hay, sino cómo se relaciona cada cosa con las demás. Para dominios donde lo que importa son las conexiones — banca, salud, derecho — el grafo es insustituible.
Un agente que solo tiene búsqueda por similitud entiende cada documento, pero no la red que los une. No sabe que cambiar una regla rompe tres capacidades aguas abajo, porque esa dependencia no está escrita en ningún texto — está en la estructura. En dominios complejos, ignorar el grafo es operar con la mitad del conocimiento.
VDA combina Vector Database y knowledge graph según el dominio: la primera para recuperar significado, el segundo para razonar sobre relaciones. En sectores donde el valor está en cómo se conectan las cosas — capacidades de un banco, interacciones de un fármaco, dependencias de un expediente — el grafo es lo que permite que el agente entienda el sistema, no solo sus piezas.