La Generación Aumentada por Recuperación (RAG, Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que mejora las respuestas de los modelos de lenguaje incorporando información relevante recuperada de fuentes externas . En el contexto de retail físico y comercio electrónico, donde existe una enorme cantidad de datos de productos, transacciones y soporte al cliente, RAG ofrece una forma de mantener las respuestas de los modelos actualizadas y basadas en datos actuales de la empresa. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) por sí solos tienden a alucinar (inventar datos) y carecen de conocimiento actualizado del dominio. Integrar LLMs con grafos de conocimiento mejora tanto el rendimiento como la interpretabilidad de los sistemas de IA, permitiendo un mejor análisis de datos en tiempo real y decisiones más eficientes, aunque introduciendo desafíos de escalabilidad y costo computacional.

Neo4j es una base de datos de grafos ampliamente utilizada para modelar conocimientos complejos con entidades y relaciones. Su lenguaje de consultas (Cypher) y su capacidad de almacenar propiedades la hacen ideal para construir grafos de productos, clientes y tiendas en el sector retail. Al emplear Neo4j dentro de un flujo RAG, se puede almacenar información de productos, inventarios, relaciones entre artículos, preferencias de usuarios, etc. de forma explícita, y luego recuperar subgrafos relevantes para enriquecer las entradas de un LLM. De esta manera, el modelo genera respuestas apoyadas en datos verificables del grafo en lugar de depender únicamente de su memoria entrenada.

RAG potenciado por Grafos (Graph-RAG)

Integrar una base de datos de grafos en RAG conlleva aprovechar no solo documentos textuales, sino también las relaciones estructurales entre datos. Neo4j y otras tecnologías de grafos han impulsado el concepto de GraphRAG, donde la recuperación no se limita a similitud de texto, sino que navega el grafo para obtener contexto adicional. Por ejemplo, Neo4j demostró que incorporar el contexto relacional de un grafo puede producir respuestas más precisas que un RAG tradicional basado solo en texto plano. En Graph-RAG, típicamente se sigue este proceso:

• Indexación: Las piezas de conocimiento (nodos del grafo, como productos, categorías, tickets de soporte, etc.) se vectorizan o se etiquetan para permitir búsquedas eficientes. Neo4j puede colaborar con índices vectoriales para combinar búsqueda semántica y estructural.
• Recuperación de nodos relevantes: Dada una consulta del usuario, se busca en el grafo las entidades más semánticamente relevantes. Esto puede hacerse mediante la representacion venctorial (embedding) de la consulta y comparación con embeddings de nodos, o mediante coincidencia de entidades mediante su vinculacion (entity linking) Por ejemplo, identificar qué productos o términos del catálogo aparecen en la pregunta.
• Expansión a un subgrafo contextual: Una vez identificados uno o varios nodos centrales, se navegan sus relaciones en Neo4j para extraer un subgrafo que sirva de contexto. Esto incluye vecinos directos (atributos, categorías, productos relacionados) y también conexiones más profundas si agregan valor.
• Construcción del prompt enriquecido: El subgrafo recuperado se convierte en texto (por ejemplo, en forma de hechos, atributos o un resumen estructurado) que el LLM pueda leer. Alternativamente, se puede emplear el grafo directamente con técnicas especializadas, pero lo más común es inyectar texto descriptivo de los nodos y relaciones al prompt del modelo.
• Generación de la respuesta: Finalmente, el LLM genera la respuesta apoyándose en la información proporcionada. Debido a que esta información proviene de una base de conocimiento estructurada, la respuesta tiende a ser más exacta, real, completa y explicable en comparación con no usar el grafo.

Esta sinergia entre LLM y grafo aprovecha lo mejor de ambos mundos: la comprensión lingüística del LLM y la precisión real y estructural del grafo. Los grafos permiten acceso rápido a conocimientos reales actualizados del dominio, evitando alucinaciones y respuestas genéricas del modelo. Además, al mantener explícitamente las relaciones (por ejemplo, que un cierto producto es compatible con cierto accesorio, o que una queja de cliente duplica a otra anterior), el sistema puede explicar mejor sus recomendaciones o respuestas, algo vital en retail para generar confianza del usuario.

Aplicaciones en Retail y E-commerce

A continuación se presentan casos de uso recientes donde la combinación de RAG con grafos (particularmente Neo4j o tecnologías afines) ha demostrado su valor en escenarios de retail físico y comercio electrónico:

Optimización de listados de productos (atributos y títulos): En plataformas e-commerce, los vendedores deben proporcionar especificaciones de producto (atributo-valor) y títulos descriptivos. Investigadores de eBay propusieron un RAG potenciado por grafo de inventario para asistir en esta tarea. Construyeron un grafo rico en relaciones de productos (categorías, atributos comunes, marcas, etc.) a partir del catálogo. Su sistema primero realiza entity linking para identificar entidades del grafo mencionadas en el título preliminar de un producto (por ejemplo, reconocer la entidad iPhone 14). Luego, recupera del grafo los nodos vecinos relevantes: p. ej., el vecindario de iPhone 14 podría incluir atributos como marca: Apple, categoría: smartphone, e incluso productos similares para inferir especificaciones faltantes . Esa información se inyecta al modelo de lenguaje para generar automáticamente una lista de aspectos y valores que el vendedor podría haber omitido, o para sugerir un título de producto más completo. Al evaluar este enfoque en tres tareas (extracción/inferencia de aspecto-valor, generación de títulos, y reformulación de consultas de búsqueda), encontraron mejoras notables . Por ejemplo, en la extracción de aspectos desde el título, un LLM genérico en cero-shot apenas lograba F-score de ~12.6%, mientras que con el contexto del grafo subió a ~39.5% – más del triple de acierto. Incluso tras afinar el modelo con instrucciones, el esquema con grafo mantuvo ventaja (F1 ~67.5% vs 65.5%). Esto demuestra que el grafo aportó conocimiento de dominio (por ejemplo, características clave del producto) que llevó a descripciones más precisas y relevantes. En la práctica, tal sistema puede reducir la fricción para vendedores (menos campos por rellenar manualmente) y garantizar listados de productos más completos, lo cual mejora la visibilidad de los artículos en el buscador.

Atención al cliente y soporte técnico: LinkedIn desarrolló un método de preguntas y respuestas para soporte que integra RAG con un grafo de conocimiento construido a partir de incidencias de servicio al cliente . En lugar de tratar cada ticket histórico como texto aislado, conectaron tickets relacionados en un grafo (por ejemplo, “el caso B es duplicado de A” o “B fue causado por A”) . Al llegar una nueva consulta de cliente, el sistema la analiza, extrae un subgrafo de tickets similares/resueltos y alimenta esos detalles al LLM para generar la solución. Esto preserva la estructura intra-documento e inter-documento que las técnicas tradicionales de recuperación por chunks ignoraban. ¿El resultado? Una mejora sustancial en la eficacia: el método superó al baseline en un +77.6% MRR (Mean Reciprocal Rank) en la búsqueda de incidencias relevantes, y elevó la puntuación BLEU de las respuestas en 0.32 puntos . En términos prácticos, al desplegar esta solución en el equipo de soporte de LinkedIn, lograron reducir el tiempo mediano de resolución por caso en 28.6%. Estos avances, aunque reportados en el dominio de soporte técnico, son directamente aplicables al servicio al cliente en retail, donde preguntas frecuentes sobre productos, devoluciones o problemas pueden resolverse encontrando casos análogos en una base de conocimiento grafo.

Búsqueda semántica y reformulación de consultas: Otro uso en e-commerce es mejorar la experiencia de búsqueda del comprador mediante grafos. El mismo trabajo de eBay abordó la reformulación de consultas de usuario . Muchas veces existe un desfase entre cómo busca el usuario y cómo están indexados los productos (por ejemplo, buscar “zapatillas Adidas” cuando el catálogo usa “tenis deportivos marca Adidas”). Utilizando el grafo de conocimiento, el sistema identifica la entidad central de la búsqueda (p. ej. la marca Adidas) y la expande con sinónimos, categorías o incluso reemplazos de término basados en conexiones del grafo (p. ej. reconocer que Adidas es una marca de zapatillas deportivas, pudiendo sugerir resultados de Puma si hay baja disponibilidad). El LLM, con ayuda de estos nodos relacionados, puede generar nuevas consultas sugeridas que recuperen mejores resultados (p. ej. reformular “zapatillas Adidas mujer” a “tenis deportivos marca Adidas para mujer”). En las pruebas con datos de búsquedas reales, evaluarón si la consulta reformulada estaba en el top 5 de resultados relevantes. El enfoque guiado por grafo mejoró la probabilidad de acierto, indicando mayor capacidad para cerrar la brecha entre la intención del usuario y el inventario disponible. Este tipo de RAG semántico puede integrarse en buscadores de tiendas en línea o incluso en kioscos de tiendas físicas: el cliente formula su búsqueda en lenguaje natural, el sistema la comprende mejor gracias al grafo (incluyendo jerarquías de productos y sinónimos locales), y entrega resultados más pertinentes.

Recomendaciones de productos personalizadas: Los sistemas de recomendación en retail también se benefician de combinar LLMs con grafos. Un desafío conocido de usar solo LLM para recomendar es que pueden alucinar ítems inexistentes o sugerir productos obsoletos, dado que su conocimiento es estático y genérico. Para abordar esto, se ha propuesto incorporar un grafo de conocimiento de productos en la generación de recomendaciones. Por ejemplo, investigadores introdujeron el framework K-RagRec (2024), donde un LLM genera recomendaciones guiado por información estructurada de un grafo externo. Este sistema recupera del grafo datos actualizados sobre productos, relaciones como “los usuarios que compraron X también compraron Y”, etc., para presentarlos al modelo durante la generación de recomendaciones. De esta forma, el LLM no solo se basa en patrones de texto, sino que tiene acceso a conocimiento de catálogo en vivo, mitigando la falta de novedades y reduciendo respuestas ficticias. Los experimentos reportan mejoras significativas en la calidad de las recomendaciones al integrar el grafo. Otro enfoque innovador es el de eBay con LLM-PKG (Product Knowledge Graph potenciado por LLM) . En vez de usar el grafo solo en tiempo de consulta, ellos usaron un LLM para construir/enriquecer un grafo de conocimiento de productos offline, que luego alimenta un recomendador. Mediante prompts a ChatGPT, generaron relaciones útiles entre productos (por ejemplo, “las flores de clavel se regalan en el Día de la Madre«, conocimiento que normalmente no está en las bases de datos transaccionales) y las mapearon a productos reales de su catálogo. Aplicaron filtros rigurosos para eliminar relaciones erróneas producto de alucinaciones del LLM, asegurando que el grafo final fuera confiable. Al probar este enfoque en producción mediante un experimento A/B, lograron mejoras comerciales medibles: +5–6% en click-through rate, alrededor de +7% en tasa de conversión y número de transacciones, y hasta +8–10% en métricas de valor bruto de mercancía (GMV) e ingresos por publicidad. Estas cifras demuestran el impacto de un grafo de conocimiento alimentado por LLM en un entorno real de e-commerce, mejorando tanto la relevancia de las recomendaciones como la explicabilidad (pues cada recomendación puede justificarse mediante las relaciones en el grafo). En retail físico, un sistema similar podría usarse para que un asistente virtual de tienda recomiende productos complementarios basados en un grafo de inventario y conocimiento (por ejemplo, recomendar accesorios compatibles con un producto que el cliente está viendo, explicando la recomendación con hechos del grafo).

Desempeño y Métricas Clave

En estos casos de uso, los sistemas RAG con grafos se han evaluado con métricas tanto de recuperación de información como de calidad de generación de texto, demostrando mejoras consistentes frente a enfoques sin grafo:

• En recuperación de elementos relevantes, se emplean métricas como MRR (Mean Reciprocal Rank), Recall@K y NDCG@K. La integración de Neo4j/grafos suele elevar considerablemente estas métricas al aportar contexto estructurado. Por ejemplo, en soporte técnico se observó un salto de +77% en MRR al usar un grafo de incidencias versus texto plano, lo que significa que la respuesta correcta aparece más arriba en el ranking de resultados gracias al conocimiento relacional. De forma similar, en recomendación basada en grafo se reportan mayores recall de ítems relevantes al usuario, ya que el modelo no se limita a su sesgo de entrenamiento y puede descubrir ítems conectados en el grafo.
• En calidad de generación, se usan métricas como BLEU, ROUGE, METEOR para respuestas de QA o BLEU, Jaccard para texto de producto generado. Los resultados muestran que el contexto de grafo mejora estas métricas, indicando respuestas más precisas y completas. En la generación de títulos de e-commerce, la puntuación BLEU subió ~6 puntos absolutos con ayuda del grafo (de ~58 a ~64), evidenciando que el modelo incorporó información pertinente del grafo que de otro modo omitía. En el caso de soporte al cliente, además de mejorar 0.32 en BLEU, también se vio un aumento en ROUGE y METEOR correlativos, reflejando respuestas más alineadas con soluciones reales documentadas.
• Más allá de métricas automáticas, es importante el impacto en indicadores de negocio. Los experimentos en vivo en e-commerce con LLM+KG han mostrado incrementos en engagement y ventas: +5% a +8% en clicks y conversión al incorporar conocimiento gráfico en recomendaciones. Asimismo, en entornos de soporte, la reducción del tiempo de resolución de casos (~28% más rápido) se traduce en ahorro de costos operativos y mayor satisfacción del cliente. Estas métricas validan que la tecnología no solo funciona en papel, sino que aporta valor tangible en aplicaciones de retail.

Desafíos Técnicos

Si bien los resultados son prometedores, la integración de grafos (Neo4j) con RAG conlleva varios retos técnicos:

• Construcción y mantenimiento del grafo: Obtener un grafo de conocimiento de calidad es un desafío en sí. En retail, los datos están dispersos (catálogos, descripciones, registros de transacciones, reseñas, datos de tiendas físicas). Transformar texto desestructurado en nodos y relaciones requiere flujos de NLP complejos, incluyendo ETL y entity linking. Por ejemplo, LinkedIn tuvo que convertir miles de tickets de soporte en un grafo conectando problemas relacionados. Además, el grafo debe mantenerse actualizado; en e-commerce el catálogo cambia a diario, por lo que Neo4j debe reflejar nuevas entradas, productos agotados, cambios de precios, etc., para que el RAG siempre consulte datos vigentes.
• Ruido y relevancia en la recuperación: Un riesgo de los métodos RAG tradicionales es recuperar información irrelevante o ruidosa que confunde al LLM. Al introducir un grafo, este riesgo persiste si el subgrafo extraído es demasiado amplio o contiene relaciones tangenciales. Seleccionar el contexto óptimo es no trivial: ¿hasta cuántos hops explorar? ¿qué vecinos son informativos versus distractores? Técnicas como limitarse a vecinos directos o aplicar algoritmos de subgrafo óptimo (Steiner tree, PageRank personalizadas, etc.) se están investigando para filtrar ruido. Aún así, balancear cobertura vs. concisión es difícil; un contexto muy limitado puede dejar fuera información necesaria, mientras que uno muy grande puede exceder la ventana de contexto del LLM o introducir datos confusos.
• Escalabilidad y latencia: Las consultas que involucran grafos grandes pueden ser costosas. Ejecutar búsquedas en Neo4j con miles de nodos y relaciones, o calcular embeddings para todos ellos, añade latencia. Para usarse en retail en tiempo real (p. ej. un cliente esperando la respuesta), se requiere optimización. Los estudios enfatizan la necesidad de indexar eficientemente los nodos y vecindarios, así como posiblemente pre calcular embeddings o cachear subgrafos frecuentes. Aún así, escalar a grafos gigantes (imaginemos el catálogo global de Amazon con millones de productos) implica retos de memoria y computación. Un informe reciente destacó estos problemas de escalabilidad y costo computacional como barreras clave, sugiriendo que se necesitan soluciones optimizadas para que LLM+KG opere a gran escala industrial.
• Integración de métodos simbólicos y neuronales: Un desafío técnico interesante es combinar la búsqueda vectorial (neural) con la búsqueda simbólica en el grafo. Neo4j por sí mismo permite consultas estructurales muy precisas (encontrar todos los productos de tal categoría con tal atributo, etc.), mientras que la similitud semántica entre texto de consulta y descripciones de nodos suele requerir embeddings y búsqueda de vecinos aproximados. Lograr que el sistema RAG use ambos de forma armoniosa es complejo. Algunas soluciones emplean herramientas externas (p. ej. un motor de vectores para obtener candidatos, luego refinar con Cypher en Neo4j). Neo4j ha ido incorporando capacidades vectoriales en su stack, pero la orquestación óptima sigue siendo un punto de ingeniería a considerar.
• Límites del contexto y formato de entrada: Los LLMs tienen restricciones en cuánta información de contexto pueden procesar. Incluir un subgrafo completo a veces no es viable por límite de tokens. Por ello, condensar el grafo en texto relevante (p. ej. generar un párrafo resumen de las relaciones más importantes) es necesario. Automatizar esta conversión sin perder detalles importantes es un desafío. Además, el formato influye: presentar la información del grafo como texto natural, como una tabla de hechos, o como instrucciones, puede afectar la capacidad del LLM de usarla correctamente. Encontrar la mejor forma de incrustar el conocimiento gráfico en el prompt requiere experimentación.
• Evaluación compleja: Evaluar sistemas RAG gráfícos va más allá de respuestas correctas o incorrectas. Se deben medir tanto la precisión de la recuperación del grafo como la calidad final de la respuesta generada. Esto implica combinaciones de métricas (IR + generación) y a veces evaluación humana para juzgar la utilidad de las respuestas en un contexto de usuario final. Por ejemplo, una respuesta que es textual y perfectamente fluida podría no enumerar todas las recomendaciones relevantes disponibles en el grafo. Definir benchmarks adecuados es un reto en investigación; se han propuesto recientemente conjuntos de datos específicos para GraphQA que buscan estresar la capacidad del modelo de manejar consultas complejas sobre grafos reales. Los desafíos de evaluación incluyen cómo aislar el aporte del grafo versus el LLM, y cómo asegurar que las mejoras métricas se traduzcan en mejor experiencia de usuario.

Pese a estos desafíos, la tendencia en 2023-2024 muestra un avance acelerado en soluciones que unen LLMs con bases de datos gráficas. Se están explorando diversas arquitecturas híbridas (algunas donde el LLM consulta al grafo en múltiples rondas, otras donde el grafo se usa para verificar/corregir la salida del LLM, etc.), lo cual abre un abanico de futuras mejoras.

El uso de bases de datos gráficas en RAG para retail y e-commerce representa un cambio de paradigma hacia sistemas de IA más informados y confiables. Al unir la flexibilidad lingüística de los LLMs con la solidez de los datos conectados en un grafo, las empresas pueden ofrecer experiencias conversacionales y de búsqueda significativamente mejoradas. La literatura más reciente respalda este enfoque, mostrando arquitecturas novedosas, mejoras sustanciales en rendimiento y casos de éxito reales. Superando los desafíos pendientes, esta línea de trabajo promete impulsar la próxima generación de asistentes inteligentes en el dominio comercial, capaces de entender preguntas complejas de los usuarios y responder con el conocimiento contextualizado propio de un experto humano.

Referencias

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