Los desafíos actuales para lograr resultados más precisos y confiables con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se ven fortalecidos mediante la incorporación de tecnologías complementarias, como las bases de datos orientadas a grafos. La evolución de algoritmos avanzados y el auge de bases de datos vectorizadas han permitido acelerar los procesos de recuperación y aumentar la precisión de las respuestas generadas. Integrar estas tecnologías dentro de flujos de trabajo bien diseñados no solo mejora la calidad de las respuestas, sino que también contribuye a reducir fenómenos de alucinación, acercándonos a soluciones más útiles, exactas y alineadas con las necesidades reales.