En los últimos años, los modelos de lenguaje grandes (LLM) han recibido una atención considerable en el campo de la gestión de datos, con una gama de aplicaciones en constante expansión, incluyendo la integración de datos, la optimización de bases de datos, la optimización de consultas y la limpieza de datos. Sin embargo, el procesamiento de datos no estructurados, especialmente documentos complejos, sigue presentando numerosos desafíos. Actualmente, algunos marcos de procesamiento de datos no estructurados basados en LLM tienden a priorizar la reducción de costes sobre la mejora de la precisión del procesamiento. Este problema es particularmente pronunciado en el análisis de tareas complejas, ya que los resultados de los LLM a menudo no satisfacen con precisión las necesidades

El lanzamiento del constructor de grafos de conocimiento Neo4j LLM busca resolver los desafíos del procesamiento de datos complejos. Aprovechando potentes modelos de aprendizaje automático como OpenAI y Gemini, convierte rápidamente datos no estructurados en grafos de conocimiento estructurados para un análisis de datos eficiente. Esta herramienta ofrece una extracción de datos flexible que permite a los usuarios definir patrones personalizados y opciones de limpieza de datos para asegurar la calidad. A través de diversas técnicas de generación mejorada por búsqueda, permite consultas de datos inteligentes. La combinación de grafos de conocimiento visuales y mapas de vocabulario con incrustaciones de texto facilita la comprensión.