Las bases de datos grafos han revolucionado la gestión de datos complejos, pero los lenguajes de consulta especializados, como Gremlin, siguen siendo un desafío para muchos equipos. Mientras que las bases de datos relacionales tradicionales cuentan con esquemas bien establecidos, las grafos carecen de ellos, requiriendo una especialización técnica considerable para realizar consultas eficaces.
Para superar esta brecha, Amazon ha presentado un enfoque innovador que traduce consultas en lenguaje natural a Gremlin utilizando modelos de Amazon Bedrock, específicamente Amazon Nova Pro. Esta estrategia permite a analistas, científicos de datos y otros usuarios no técnicos interactuar con bases de datos grafos de manera eficiente y sin complicaciones.
El proceso de generación de consultas desde lenguaje natural consta de tres pasos clave. Primero, se debe entender el gráfico y extraer su conocimiento, como etiquetas de vértices y sus conexiones. Aquí, el conocimiento del dominio aporta contexto adicional, enriquecido por modelos de lenguaje que generan descripciones pertinentes.
El segundo paso es estructurar el gráfico, similar al procesamiento de texto a SQL, lo que facilita al modelo comprender las estructuras gráficas. En este contexto, cada consulta en lenguaje natural pasa por el reconocimiento de entidades y la planificación de consultas.
Finalmente, se generan y ejecutan las consultas Gremlin. Un modelo de lenguaje crea una consulta inicial que se ejecuta en un motor Gremlin. Si hay errores, se aplican análisis para refinar la consulta. Este proceso garantiza que las consultas se alineen con la estructura y restricciones de la base de datos, mejorando precisión y usabilidad.
Amazon ha implementado un sistema de evaluación para analizar la calidad de las consultas y sus resultados, logrando una precisión del 74.17% tras pruebas con 120 preguntas. Los resultados también muestran que Amazon Nova Pro supera a modelos de referencia en latencia y costo, ofreciendo consultas más rápidas y económicas por token.
Mirando hacia el futuro, se están implementando mejoras para optimizar la evaluación automática de resultados y manejar mejor las consultas anidadas. Estas innovaciones prometen aumentar la fiabilidad del sistema y facilitar el uso de bases de datos grafos en diversas aplicaciones empresariales.
