Leveraging SQL Property Graph for Graph RAG in Generative AI.

Autor: Kai Yu,

Oracle ACE, 

Leveraging SQL Property Graph for Graph RAG in Generative AI

  • Contenido clave:

    • Explicación del modelo de Property Graph, con nodos (entidades) y aristas (relaciones), ambos con propiedades.

    • Uso de GRAPH_TABLE y funciones SQL para crear vistas de grafos a partir de tablas relacionales o JSON.

    • Casos de uso para análisis relacional y machine learning dentro de Oracle.

    • Introducción a Graph RAG, que utiliza grafos como fuente de contexto enriquecido para LLMs, mejorando razonamiento relacional y precisión

 

¿Qué es SQL Property Graph?

SQL Property Graph es una tecnología de Oracle que permite modelar, almacenar y consultar datos en forma de grafos usando SQL estándar, sobre bases de datos relacionales.

  • Los grafos de propiedades son estructuras donde:

    • Los nodos (vértices) y aristas (relaciones) pueden tener propiedades clave-valor.

    • Se usan para representar relaciones complejas (por ejemplo: redes sociales, rutas, dependencias, etc.)

Oracle permite:

  • Crear grafos a partir de tablas SQL.

  • Consultar usando PGQL (Property Graph Query Language) o extensiones SQL para grafos.

  • Realizar análisis como: búsqueda de caminos, detección de comunidades, centralidad, etc.

¿Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG es una técnica de Generative AI que mejora las respuestas de los LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes) permitiéndoles recuperar información externa para generar respuestas más precisas y actualizadas.

  • Funciona así:

    1. El usuario hace una pregunta.

    2. El sistema recupera información relevante desde una base de datos, vector store, o índice semántico.

    3. Esa información se inyecta como contexto en el prompt del modelo generativo (como GPT).

    4. El modelo genera la respuesta, usando tanto su entrenamiento como el nuevo contexto.

¿Qué significa “Graph RAG” usando SQL Property Graph?

Significa aplicar la técnica RAG, pero usando como fuente de recuperación grafos de propiedades en Oracle (SQL Property Graph).

Esto es útil porque:

  • Las relaciones entre datos en forma de grafo (por ejemplo: “cliente → compra → producto → proveedor”) permiten una navegación más inteligente y contextualizada.

  • Puedes recuperar subgrafos relevantes como contexto para la IA generativa, lo que aumenta la precisión y relevancia de las respuestas.

 ¿Cómo se usa en Generative AI con Oracle?

Oracle utiliza SQL Property Graph como fuente de conocimiento estructurado en una arquitectura RAG, así:

  1. Se define un grafo sobre tus datos (por ejemplo, personas, contratos, productos, relaciones).

  2. Cuando un usuario hace una consulta, se ejecutan consultas de grafo (SQL o PGQL) para obtener los datos más relacionados.

  3. El resultado se envía como contexto al modelo generativo (por ejemplo, usando OCI Generative AI).

  4. El modelo responde con lenguaje natural, pero basado en relaciones reales y actualizadas del grafo.

Ventajas

  • Permite que GenAI sea “aware” de relaciones complejas, no solo texto plano.

  • Mejora la precisión, transparencia y contexto de las respuestas generadas.

  • Usa tus propios datos corporativos estructurados (con control y seguridad).

Ejemplo

Pregunta: “¿Cuál es la relación entre los proveedores y las quejas más frecuentes en contratos del área salud?”

  1. Se navega el grafo: Contrato → Proveedor → Quejas

  2. Se extrae la información en forma estructurada.

  3. Se genera una respuesta en lenguaje natural con el modelo de IA.

 

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