Capa de Conocimiento
La Capa de Conocimiento es un componente arquitectónico diseñado para situarse entre las fuentes de datos sin procesar y la lógica de la aplicación (como un modelo de IA o un motor de búsqueda). Su función principal es ingerir, estructurar, enriquecer y mantener el conocimiento específico del dominio en un formato legible por máquina. En lugar de consultar bases de datos sin procesar, las aplicaciones consultan esta capa curada, que proporciona contexto, relaciones y significado a los datos.
En entornos empresariales complejos, los datos sin procesar a menudo están aislados, no estructurados o son demasiado voluminosos para ser consumidos directamente por la IA. La Capa de Conocimiento resuelve esto transformando puntos de datos dispares en grafos de conocimiento o modelos semánticos interconectados y procesables. Esto permite que los sistemas de IA vayan más allá de la simple coincidencia de patrones para lograr una verdadera comprensión contextual.
El proceso generalmente implica varias etapas:
Este concepto está estrechamente relacionado con la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), las tecnologías de Web Semántica y las Bases de Datos de Grafos.
