Módulo 07 — Graph Engineering
Un grafo aporta valor cuando la relación forma parte de la respuesta o del control. Si solo cambia el dibujo de cajas, añade complejidad sin añadir evidencia.
Un grafo aporta valor cuando la relación forma parte de la respuesta o del control. Si solo cambia el dibujo de cajas, añade complejidad sin añadir evidencia.
Este módulo separa tres planos que suelen mezclarse: el grafo de ejecución decide qué paso ocurre; el grafo de conocimiento representa entidades y relaciones del dominio; el grafo de procedencia conecta claims y decisiones con la evidencia que los justifica. Pueden colaborar, pero tienen schemas, invariantes y métricas diferentes.
Qué aprenderás#
- Elegir entre tabla, documento, vector y grafo según el patrón de consulta.
- Diseñar identidad, tipos de nodo y arista, cardinalidad e invariantes.
- Modelar ejecución con estado, reducers, ciclos, interrupciones y checkpoints.
- Construir conocimiento con resolución de entidades y evolución temporal.
- Conservar procedencia a nivel de claim, relación y decisión.
- Evaluar retrieval híbrido y demostrar cuándo el grafo supera al baseline.
Mapa del módulo#
| Paso | Lectura | Lab | Pregunta de revisión |
|---|---|---|---|
| 1 | 01-tres-grafos-y-sus-invariantes.md |
01_typed_provenance_graph.py |
¿Qué significa cada nodo y qué relación está permitida? |
| 2 | 02-conocimiento-identidad-y-procedencia.md |
Tests propios | ¿Qué evidencia y versión sostienen cada edge? |
| 3 | 03-retrieval-hibrido-y-evaluacion.md |
02_hybrid_graph_retrieval.py |
¿El camino mejora una consulta real? |
| 4 | ejercicios.md |
Casos adversos | ¿Cómo falla identidad, frescura o procedencia? |
| 5 | proyecto/README.md |
Integración | ¿El sistema puede explicar qué sabe y qué hizo? |
Tres planos#
| Plano | Nodos típicos | Aristas típicas | Métrica principal |
|---|---|---|---|
| Ejecución | Estados, tareas, tools | transición, dependencia, delegación | terminación y corrección de transición |
| Conocimiento | Entidades, eventos, conceptos | pertenece, causa, usa, ocurrió antes | precisión y cobertura de relaciones |
| Procedencia | Claims, fuentes, versiones, decisiones | soporta, contradice, deriva de | cobertura y fidelidad de evidencia |
No metas las tres cosas en una tabla genérica nodes/edges sin tipos. Compartir motor de almacenamiento
no obliga a compartir semántica.
Prueba de trabajo#
Entrega un sistema que:
- valida tipos, endpoints y cardinalidad antes de escribir;
- rechaza una relación sin evidencia estable;
- resuelve dos menciones de la misma entidad y conserva la decisión;
- representa tiempo o versión sin sobrescribir historia;
- combina retrieval textual con una expansión de grafo acotada;
- devuelve paths junto con evidence IDs;
- compara precisión, cobertura, latencia y coste contra un baseline sin grafo;
- muestra un caso donde el grafo perjudica y activa fallback.
Criterio de salida#
Has completado el módulo cuando puedes borrar la capa de grafo, ejecutar el mismo dataset y explicar con métricas qué capacidad se pierde y qué coste desaparece. Si no existe diferencia medible, el grafo no está justificado.