Entorno de Ejecución de Conocimiento
Knowledge Runtime se refiere a la capa operativa dentro de una aplicación de Inteligencia Artificial (IA) que gestiona la recuperación, contextualización y aplicación de fuentes de conocimiento externas, propietarias o en tiempo real. Es el mecanismo que permite que un modelo de lenguaje grande (LLM) o un agente de IA vaya más allá de sus datos de entrenamiento estáticos e interactúe con información empresarial actual y específica.
En entornos empresariales, los LLM de propósito general a menudo carecen de conocimiento específico del dominio o información actualizada. Knowledge Runtime resuelve esto anclando las respuestas de la IA en datos internos verificados. Esto reduce drásticamente las alucinaciones, mejora la precisión fáctica y permite que la IA opere como un verdadero experto en la materia para la organización.
El proceso generalmente implica Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Cuando un usuario envía una consulta, Knowledge Runtime primero analiza la intención. Luego, consulta una base de datos vectorial o un grafo de conocimiento que contiene los documentos de la organización. Se recuperan fragmentos de texto relevantes y estos fragmentos se inyectan directamente en el prompt del LLM como contexto. Luego, el LLM genera una respuesta basándose únicamente en este contexto proporcionado.
Este concepto está estrechamente relacionado con Bases de Datos Vectoriales, Incrustaciones (Embeddings), Ingeniería de Prompts (Prompt Engineering) y Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
