Sistemas de Agentes · Demos R&D
Graph-RAG con UI Generativa
Explorando sistemas de marca como grafos de conocimiento con interfaces impulsadas por IA
Juan Iturbe •
Estado
Investigación & Demo
Este proyecto es una exploración experimental de cómo los sistemas de marca pueden ser representados, consultados e interactuados usando grafos de conocimiento, Graph-RAG e interfaces de usuario generativas.
Descripción General
Los sistemas de marca típicamente están fragmentados entre:
- Archivos de Figma
- PDFs y presentaciones
- Carpetas de activos
- Conocimiento informal del equipo
Esta demo explora un enfoque alternativo:
Tratar la marca como un grafo de conocimiento estructurado, y dejar que la IA actúe como interfaz.
En lugar de documentación estática, el sistema expone el conocimiento de marca a través de recuperación consciente del grafo e una interfaz generativa que adapta las respuestas al contexto e intención.
Idea Central
El sistema combina tres conceptos:
-
Grafo de Conocimiento como Fuente de Verdad Las directrices de marca, tokens de diseño, activos y reglas se modelan como nodos explícitos y relaciones en Neo4j.
-
Graph-RAG para Razonamiento Contextual Las consultas atraviesan el grafo para recuperar conceptos semánticamente relevantes antes de que ocurra cualquier generación.
-
Interfaz Generativa como UI En lugar de páginas fijas, la interfaz se genera parcialmente basada en:
- Intención del usuario
- Contexto del grafo recuperado
- Tipo de contenido (directriz, activo, regla, explicación)
Esto desplaza la IA de generador de contenido a intérprete contextual.
Resumen de Arquitectura
A alto nivel, el sistema se compone de:
-
Capa de ingesta Los datos de marca estructurados (sistemas de diseño, directrices, activos) se normalizan y se escriben en un grafo Neo4j.
-
Capa de conocimiento (Neo4j) El grafo codifica:
- Conceptos (colores, tipografía, componentes, reglas)
- Relaciones (depende de, permitido con, reemplaza, parte de)
- Metadatos y restricciones
-
Capa Graph-RAG Las consultas del usuario se resuelven mediante:
- Traversal del grafo
- Selección de subgrafos relevantes
- Alimentación de contexto estructurado al LLM
-
Capa de interfaz generativa El frontend renderiza respuestas dinámicamente basadas en el contexto del grafo recuperado en lugar de plantillas estáticas.
Características principales
Modelado de Conocimiento para Marcas
Muestra cómo los sistemas de marca pueden expresarse como ontologías explícitas en lugar de documentos.
Recuperación Primero en Grafo
La recuperación se impulsa por traversal de grafo y relaciones, no solo similitud vectorial.
Generación Limitada por Contexto
Los resultados del LLM están limitados por contexto derivado del grafo, reduciendo alucinación y ambigüedad.
Patrones de Interfaz Generativa
La interfaz adapta su estructura y contenido al tipo de conocimiento siendo recuperado (reglas vs activos vs explicaciones).
Fundación para Sistemas de Agentes
El mismo grafo puede ser utilizado por:
- Agentes de marca asistivos
- Verificaciones de cumplimiento
- Revisiones automatizadas
- Enforcer del sistema de diseño
Stack de Tecnología
- Neo4j — grafo de conocimiento
- LangGraph / LangChain — orquestación y recuperación
- LLMs (OpenAI) — interpretación y generación
- Next.js / React — capa de interfaz generativa
- TypeScript — contratos del sistema y seguridad