LLMs constroem e consultam knowledge graphs em machine learning

São Paulo — InkDesign News —

Um avanço significativo em machine learning traz novas estratégias para integrar grafos de conhecimento e grandes modelos de linguagem (LLMs), ampliando a capacidade de recuperação e geração de informações estruturadas e contextuais.

Arquitetura de modelo

O uso de Grafos de Conhecimento (Knowledge Graphs) permite representar informações de forma estruturada, conectando conceitos, entidades e relacionamentos, facilitando o raciocínio e a inferência automática. Em projetos atuais, bancos de dados como o Neo4j são híbridos, integrando vetores de embedding para buscas semânticas, além de armazenar as relações e propriedades dos dados. O framework LangChain é utilizado para coordenar as interações entre LLMs e as ferramentas de consulta, incorporando agentes customizados que aproveitam a ontologia do domínio para extrair grafos conceituais validados por modelos robustos.

“Um Ontologia pode ser descrita como a especificação formal dos tipos de entidades e relacionamentos que podem existir no grafo — é, essencialmente, sua planta baixa.”
(“An ontology can be described as the formal specification of the types of entities and relationships that can exist in the graph — it is, essentially, its blueprint.”)

— Dylan Tartarini, Engenheiro de Dados, Projeto Knowledge Graphs

Tais estruturas são alimentadas por documentos de um mesmo domínio — como materiais da Comissão Europeia — processados em etapas de ingestão que incluem limpeza, chunking e embedding dos textos. A combinação entre grafos e técnicas de vetorização evidencia melhorias na organização e recuperação contextualizada dos dados.

Treinamento e otimização

O pipeline de ingestão contempla a segmentação dos documentos em chunks, a extração estruturada de conceitos via LLMs com saída validada, e a indexação híbrida que conecta esses chunks em um grafo com relações explícitas, como “PART_OF” e “MENTIONS”. Além disso, são empregadas técnicas de clusterização hierárquica (Leiden, Louvain) para formar comunidades de nós, cujos resumos são gerados por LLMs e armazenados também como embeddings.

“O uso de busca híbrida combinando embeddings e filtros semânticos enriquecidos com vizinhança no grafo pode desbloquear novas possibilidades para fornecer respostas detalhadas e contextualizadas.”
(“Querying for similarity on embeddings and then enriching the context with neighbouring chunks might unlock new possibilities when it comes to level of details provided in the answer.”)

— Dylan Tartarini, Engenheiro de Dados, Projeto Knowledge Graphs

Esse modelo híbrido permite múltiplas estratégias de busca: desde a similaridade vetorial pura, passando pela consulta via linguagem Cypher para navegação no grafo, até abordagens combinadas que integram grafo e RAG (Retrieval Augmented Generation), equilibrando precisão e eficiência computacional.

Resultados e métricas

Comparativos entre essas abordagens indicam trade-offs entre uso de tokens, latência e performance na geração de respostas. A consulta por Cypher é eficiente para respostas objetivas e esquemas de grafo bem definidos, enquanto a busca aumentada pelo grafo aborda melhor questões que envolvem múltiplas fontes e contextos multi-hop. A geração de relatórios comunitários agrega um nível extra de síntese contextual, embora ainda esteja em aprimoramento devido à complexidade do contexto reunido.

“Quando se constrói aplicações reais, é crítico ponderar estratégias não apenas pela acurácia, mas também pelo custo, velocidade e escalabilidade.”
(“When building real-world applications, it’s critical to weight answering strategies not just by accuracy, but also by cost, speed, and scalability.”)

— Dylan Tartarini, Engenheiro de Dados, Projeto Knowledge Graphs

Vislumbram-se avanços no desenvolvimento de sistemas inteligentes que valorizam a estruturação semântica do conhecimento, combinando grafos e LLMs para respostas mais fundamentadas e contextualizadas. A continuidade da pesquisa deve focar na otimização dessas técnicas para cenários de larga escala e diversidade documental.

Para entender mais sobre o tema e acessar código e exemplos práticos, o projeto está disponível no repositório público no GitHub do autor.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)