GraphRAG

GraphRAG es una arquitectura de IA que combina Knowledge Graphs con Large Language Models. En RAG estándar, un LLM busca fragmentos de texto relevantes en un vector store. En GraphRAG, busca en un grafo de entidades y relaciones — lo que permite recuperar no solo documentos sino conexiones: 'Qué relación tiene X con Y', 'Qué empresas del sector Z tienen el problema P'. Microsoft Research publicó en 2024 la implementación de referencia (microsoft/graphrag en GitHub), que demostró mejoras significativas en preguntas que requieren razonamiento multi-hop.

Para SEO y GEO, GraphRAG importa en dos direcciones: (1) los LLMs que potencian AI Overviews y AI search usan arquitecturas similares — las entidades bien estructuradas en grafos tienen más probabilidad de ser recuperadas y citadas; (2) empresas que construyen KGs propios pueden implementar GraphRAG para search interno, atención al cliente o generación de contenido con contexto corporativo preciso.

GraphRAG es el puente entre los Knowledge Graphs que construye Hipersigno y las aplicaciones de IA generativa del cliente. Un ecommerce con KG de productos bien estructurado puede implementar GraphRAG para recomendación semántica. Una empresa B2B puede usarlo para que su IA interna responda preguntas sobre procesos, proveedores y regulaciones con precisión ontológica en lugar de alucinaciones.