Herramientas de grafos de conocimiento: cuál encaja con tus notas, tus datos o tu IA

El software de grafos de conocimiento abarca productos muy distintos: aplicaciones de notas que representan visualmente tus enlaces, bases de datos que responden preguntas a partir de millones de relaciones, herramientas de escritorio para el análisis de redes, flujos de procesamiento con IA que convierten documentos en grafos y servidores de memoria para agentes de IA. Por eso, la pregunta útil no es qué herramienta es la mejor, sino qué tarea necesitas realizar. A continuación, encontrarás 18 herramientas organizadas por tarea. Para cada una se han comprobado, en una misma fecha, la licencia, si ofrece una opción gratuita, el precio y si necesitas escribir código. Después, verás cinco preguntas para elegir y tres formas de probar una herramienta con tus propios datos.

Cinco tareas que puede realizar una herramienta de grafos de conocimiento

Un grafo de conocimiento almacena elementos como nodos y las relaciones entre ellos, identificadas por un nombre, como aristas, para que las personas y el software puedan seguir las conexiones en lugar de buscar en el texto. Nuestra guía incluye un pequeño grafo en el que puedes hacer clic. Las herramientas se diferencian por la parte del trabajo de la que se encargan:

1. Mapea tus notas. Descubre los enlaces que ya creas entre notas, páginas e ideas: qué ocupa un lugar central y qué queda aislado. Obsidian, Logseq, Anytype, InfraNodus, Kumu e IVGraph for Notion. Consulta las herramientas para tus notas.
2. Almacena y consulta. Carga registros en una base de datos y haz preguntas que recorran varios enlaces, como «¿qué clientes compraron productos fabricados con piezas de este proveedor?». Neo4j, Memgraph, FalkorDB, GraphDB, Amazon Neptune. Consulta las bases de datos de grafos.
3. Visualiza y analiza. Organiza visualmente una red que ya tengas, encuentra agrupaciones y nodos con muchas conexiones, y mide quién ocupa una posición central. Gephi, Cytoscape, yEd, Neo4j Bloom. Consulta las herramientas de visualización.
4. Crea grafos a partir de texto con IA. Deja que un modelo de lenguaje extraiga entidades y relaciones de documentos. Neo4j LLM Knowledge Graph Builder, Microsoft GraphRAG, LightRAG. Consulta las herramientas para crear grafos con IA.
5. Dale memoria a un agente. Proporciona a un agente de IA un grafo donde guarde hechos y vuelva a leerlos en sesiones posteriores. El servidor de memoria MCP, Graphiti, mem0. Consulta la memoria para agentes.

Sus funciones se solapan: Neo4j almacena grafos e incluye un explorador visual, y LightRAG crea un grafo a partir de texto y te permite explorarlo. Elige según la función que más necesites.

Herramientas de grafos de conocimiento de un vistazo

El patrón: las herramientas para tomar notas cuestan poco y no requieren código. Las bases de datos y los flujos de procesamiento con IA suelen poder descargarse gratis, pero requieren consultas o Python, y pagas por el alojamiento y las llamadas a los modelos.

Herramientas de código abierto para grafos de conocimiento

Estos proyectos utilizan licencias aprobadas por la Open Source Initiative:

• Notas: Logseq (AGPL-3.0).
• Bases de datos: Neo4j Community Edition (GPLv3) y ArcadeDB (Apache 2.0), una base de datos multimodelo que responde a consultas SQL, Cypher y Gremlin.
• Visualización: Gephi y Gephi Lite (GPL-3.0), Cytoscape (LGPL-2.1) y, para desarrolladores, Cytoscape.js y sigma.js (MIT).
• Herramientas de creación con IA: Neo4j LLM Knowledge Graph Builder (Apache 2.0), Microsoft GraphRAG y LightRAG (MIT).
• Memoria para agentes: Graphiti (Apache 2.0) y el servidor de memoria MCP, cuyo proyecto está cambiando la licencia de su código de MIT a Apache 2.0.

Memgraph y FalkorDB se presentan como soluciones de código abierto, pero utilizan la Business Source License 1.1 y la Server Side Public License, y Anytype utiliza su propia Any Source Available License. Puedes leer y ejecutar el código; lee la licencia antes de crear un servicio comercial basado en él. Una advertencia más: Kùzu, una base de datos de grafos embebida que todavía aparece recomendada en listas antiguas, se archivó el 10 de octubre de 2025, y Graphiti ahora marca su controlador de Kùzu como obsoleto. No empieces nuevos proyectos con ella.

Para tus notas: herramientas de grafos de conocimiento personales

Un grafo de conocimiento personal reúne tu propio material, como notas, personas, proyectos, fuentes e ideas, conectado mediante enlaces que tú creas. Para la mayoría de las personas, la aplicación de grafos de conocimiento adecuada es la aplicación de notas que ya usan, siempre que permita mostrar esos enlaces como un grafo. La principal diferencia entre las aplicaciones está en qué se considera un enlace.

Vista de grafo de Obsidian

Obsidian guarda las notas como archivos Markdown en una carpeta local e incluye una vista de grafo: cada nota es un nodo y cada enlace interno, una línea. El grafo global muestra el vault (bóveda) completo. El grafo local muestra las notas conectadas con la que estás leyendo, con un control deslizante para ajustar la profundidad. Los grupos asignan colores a las notas según consultas de búsqueda como path:Projects o tag:#book. La aplicación es gratuita, también para uso profesional; Sync cuesta 4 US$ al mes por usuario, con facturación anual. Nuestra guía de la vista de grafo de Obsidian explica cada ajuste. Es una buena opción para quienes escriben por su cuenta en archivos locales.

Logseq

Logseq es una aplicación gratuita y de código abierto para organizar notas en esquemas (AGPL-3.0), centrada en notas diarias. Su grafo enlaza páginas, no bloques: si una entrada del diario menciona dos páginas, ambas se conectan con ese día, no entre sí. Logseq 2.0, que almacena las notas en una base de datos en lugar de archivos Markdown, está en fase beta; la versión 2.0.2 se publicó el 7 de octubre de 2026. Para conocer otras aplicaciones de este grupo, consulta las alternativas a Obsidian.

Anytype

Anytype guarda tus datos en tu dispositivo y trata todo como objetos con un tipo definido, como notas, tareas y personas. En su grafo, cada objeto es un nodo y las líneas se generan a partir de los enlaces en el texto, de las propiedades que apuntan a otros objetos y de los backlinks; puedes filtrar por tipo de objeto. El código se publica bajo la licencia Any Source Available License. El plan gratuito incluye 100 MB de almacenamiento remoto para la sincronización; Plus cuesta 4 US$ al mes. Comparativa con Notion: Anytype vs Notion.

InfraNodus

InfraNodus crea un grafo a partir del propio texto, en lugar de tus enlaces: los conceptos que aparecen juntos en tu texto quedan conectados. Después muestra grupos temáticos, los conceptos que los mantienen unidos y las lagunas entre grupos, y su IA sugiere preguntas de investigación que podrían cubrir una de esas lagunas. Funciona con textos, archivos y fuentes web, y está disponible como complemento de Obsidian (InfraNodus AI Graph View) y a través de un servidor MCP para agentes. El plan gratuito incluye 3 grafos; los planes de pago empiezan en €12 al mes con facturación anual y una prueba de 14 días. Te ayuda a ver de qué tratan tus notas y qué les falta.

Kumu

Kumu es una aplicación web para crear mapas de relaciones a mano o importarlos desde una hoja de cálculo y, después, hacerlos más legibles con elementos decorativos, filtros y agrupaciones. Los proyectos públicos son gratis; un proyecto privado cuesta 9 US$ al mes. Es más adecuada para mapas que compartes que para notas privadas.

IVGraph para Notion

Notion no incluye una vista de grafo integrada, y para cubrir esa carencia creamos IVGraph. Es nuestro producto, así que tenlo en cuenta al valorar esta ficha. Inicias sesión con Notion y concedes acceso de solo lectura, e IVGraph representa tu espacio de trabajo como un grafo 3D interactivo: las páginas y las bases de datos son nodos, mientras que las menciones, los backlinks, las propiedades de Relación de las bases de datos y las páginas padre son enlaces. Puedes alternar entre las vistas 3D, Esfera, Radial y Plana, buscar páginas con los resultados agrupados por base de datos, ordenar las páginas por importancia con PageRank, detectar las páginas a las que no apunta ningún enlace y cambiar el color o el tamaño de las páginas u ocultarlas con reglas de estilo. En los planes Pro y Max, una API para agentes de IA de solo lectura permite que Claude o tu propio script busquen en el espacio de trabajo, lean páginas y sigan enlaces.

La aplicación solo funciona con Notion; para una vault (bóveda) de Obsidian, nuestra herramienta gratuita e independiente Obsidian Graph Online dibuja el grafo en tu navegador. IVGraph no importa CSV ni RDF, y no es una base de datos ni un lenguaje de consulta. El plan Free incluye hasta 500 nodos; Plus cuesta 5 US$ al mes e incluye 3000 nodos; Pro cuesta 10 US$ al mes e incluye 10.000 nodos y la API. Puedes probar Pro durante una semana por 1,99 US$. Para conocer lo que ofrece Notion por sí solo, consulta ¿Notion tiene una vista de grafo?.

Bases de datos de grafos: almacena y consulta un grafo de conocimiento

Una base de datos de grafos de conocimiento demuestra su valor cuando necesitas hacer preguntas, no solo visualizar datos: qué depende de este servicio o qué clientes están vinculados a una cuenta marcada a través de dispositivos compartidos. Modelas los datos como nodos y relaciones, los cargas y haces consultas en un lenguaje como Cypher o SPARQL. Todas las opciones que se presentan aquí requieren que alguien tenga soltura con las consultas o el código.

Neo4j

Neo4j almacena un grafo de propiedades que se consulta con Cypher, un lenguaje que, según Neo4j, cumple con GQL. La Community Edition es de código abierto bajo la licencia GPLv3 y puedes ejecutarla gratis en tu propio servidor. En la nube, AuraDB Free no requiere ningún método de pago y limita el número de nodos y relaciones; AuraDB Professional tiene un precio inicial de 0,09 US$ por GB-hora con un mínimo de 1 GB, lo que equivale aproximadamente a 66 US$ al mes por una instancia de 1 GB. Bloom y LLM Knowledge Graph Builder, que se presentan más adelante, también son de Neo4j.

Memgraph

Memgraph mantiene el grafo en memoria, lo guarda en disco para garantizar su persistencia y también admite Cypher. La edición gratuita Community Edition ya incluye replicación, búsqueda vectorial, conectores de flujos de datos para Kafka, Pulsar y Redpanda, y la biblioteca MAGE de algoritmos de grafos. El código se distribuye bajo la licencia Business Source License 1.1 y Memgraph Lab es su interfaz visual. El precio de Enterprise se presupuesta en función de la cantidad de memoria. Es una opción adecuada para datos que llegan en flujos y deben consultarse de inmediato.

FalkorDB

FalkorDB está desarrollado sobre Redis y almacena los grafos como matrices dispersas mediante la biblioteca GraphBLAS; las consultas se realizan con openCypher. Está orientado a GraphRAG y a la memoria de agentes: cuenta con su propio SDK de GraphRAG y es una de las bases de datos compatibles con Graphiti. Con un solo comando de Docker puedes iniciar la base de datos en tu equipo con una interfaz en el navegador. El código se distribuye bajo la Server Side Public License. El servicio en la nube ofrece un nivel gratuito y planes de pago desde 73 US$ al mes por 1 GB.

GraphDB

GraphDB es una base de datos RDF: los datos se almacenan como tripletas sujeto–predicado–objeto, se consultan con SPARQL y la base de datos puede inferir nuevos hechos a partir de una ontología mediante los conjuntos de reglas RDFS y OWL 2 RL y QL. La desarrolló Ontotext; en 2024, Ontotext y Semantic Web Company se fusionaron para formar Graphwise, que ahora la comercializa. GraphDB Free funciona con un solo núcleo de CPU y, desde la versión 11, requiere una clave de licencia gratuita que se envía por correo electrónico. El precio de Enterprise Edition se facilita previa consulta.

Amazon Neptune y Stardog

Amazon Neptune es una base de datos de grafos gestionada en AWS compatible con Gremlin, openCypher y SPARQL, por lo que puede almacenar un grafo de propiedades o datos RDF. Los nuevos usuarios disponen de una prueba gratuita de 30 días en una instancia pequeña; después, se paga por uso. Es una buena opción para equipos que ya usan AWS. Stardog, una plataforma empresarial basada en RDF, ofrece Stardog Free: permite el uso comercial, pero no es de código abierto, se renueva anualmente y no incluye alta disponibilidad ni copias de seguridad.

¿Grafo de propiedades o RDF?

Un grafo de propiedades (Neo4j, Memgraph, FalkorDB) almacena nodos y relaciones, ambos con propiedades. Diseñas el modelo en torno a tus propias preguntas, lo que lo hace adecuado para aplicaciones y backends de GraphRAG. RDF (GraphDB, Stardog) almacena tripletas con identificadores globales, lo que facilita la integración de datos de distintas fuentes y vocabularios compartidos. Además, una ontología permite que la base de datos infiera hechos que no has registrado. ¿Estás creando una aplicación o un backend de IA? Empieza con un grafo de propiedades. ¿Quieres conectar datos entre equipos u organizaciones, o publicar datos enlazados? Considera RDF. Nuestra guía explica las tripletas, los esquemas y las ontologías.

Visualización de grafos de conocimiento: explora y analiza un grafo

Las herramientas de visualización parten de un grafo que ya tienes, ya sea en un archivo, una hoja de cálculo con enlaces o una base de datos, y te ayudan a ver su estructura: agrupaciones, nodos centrales y nodos que conectan grupos. Algunas también lo miden. Los datos de mala calidad siguen siendo de mala calidad, por muy ordenada que sea su representación.

Gephi y Gephi Lite

Gephi es una aplicación de escritorio gratuita y de código abierto (GPL) para el análisis visual de redes. Incluye algoritmos de detección de comunidades, centralidad y agrupamiento, distribuciones de nodos como ForceAtlas2, una vista de hoja de cálculo para editar datos y exportación a PNG, PDF y SVG. La versión 0.11, publicada en mayo de 2026, supuso una importante mejora de rendimiento; la 0.11.3 se publicó el 6 de septiembre de 2026. Gephi Lite es la versión web más ligera: funciona en el navegador sin necesidad de instalar nada y está desarrollada sobre la biblioteca sigma.js.

Cytoscape

Cytoscape es una aplicación de escritorio en Java de código abierto (LGPL) para el análisis de redes. Nació en 2003 como una herramienta para redes de interacción biomolecular; hoy sus aplicaciones abarcan la bioinformática, el análisis de redes sociales y la web semántica. La versión 3.10.5 se publicó el 29 de septiembre de 2026. Su proyecto hermano Cytoscape.js (MIT) es una biblioteca para integrar grafos en aplicaciones web.

yEd

yEd es un editor de diagramas de escritorio de yWorks, gratuito también para uso comercial, pero no de código abierto. Su punto fuerte es la distribución automática: importa nodos y aristas desde una hoja de Excel o un archivo XML y sus algoritmos de distribución organizan incluso diagramas grandes. La versión actual es la 3.25.1, y yEd Live funciona en un navegador. Úsalo para crear diagramas claros, no para realizar análisis.

Neo4j Bloom

Si tu grafo está en Neo4j, Bloom permite que quienes no escriben Cypher lo exploren: buscar con frases cercanas al lenguaje natural, expandir nodos vecinos, consultar y editar registros. Forma parte de la consola de Aura, donde Neo4j indica que AuraDB Free incluye acceso a todas las herramientas de grafos, y también está disponible como aplicación independiente.

Herramientas comerciales para grafos de gran tamaño e investigaciones

• Graphistry renderiza grafos de gran tamaño en GPU y funciona desde cuadernos de Python a través de PyGraphistry. Graphistry Hub tiene un plan gratuito; Professional cuesta 83 US$ al mes con facturación anual, o 100 US$ al mes con facturación mensual.
• KeyLines y ReGraph, de Cambridge Intelligence, son SDK comerciales de JavaScript y React para integrar la visualización de grafos en tu propio producto; puedes solicitar una prueba.
• Linkurious Enterprise funciona sobre una base de datos de grafos para equipos de investigación e incluye búsqueda, un generador de consultas sin código y funciones de colaboración. La edición en la nube cuesta €490 por usuario al mes tras una prueba de 30 días.

Para desarrolladores: bibliotecas de visualización de grafos

Para integrar un grafo en tu propia app, usa una biblioteca en lugar de una aplicación:

• Cytoscape.js (MIT): teoría de grafos y visualización en una sola biblioteca, con numerosas extensiones para la disposición de los grafos.
• sigma.js (MIT): renderizado con WebGL para grafos con miles de nodos y aristas, ahora en la versión 4.
• D3 (ISC): componentes de bajo nivel, incluida una simulación de fuerzas, para crear visualizaciones totalmente personalizadas.
• 3d-force-graph (MIT): un grafo 3D con una disposición basada en fuerzas, construido sobre Three.js y WebGL. La vista 3D de IVGraph se basa en esta biblioteca.

Crea un grafo de conocimiento a partir de texto con IA

Una herramienta para crear grafos de conocimiento lee documentos y pide a un modelo de lenguaje que extraiga entidades, como personas, productos y conceptos, y las relaciones entre ellas. El resultado se almacena como un grafo que puedes consultar o proporcionar a un chatbot. Trata el resultado como un borrador: los modelos fusionan cosas distintas que comparten un nombre, pasan por alto relaciones y dan nombres diferentes a una misma relación. Revisa una muestra a mano antes de confiar en el resultado. Para saber cuándo la recuperación basada en grafos supera a la búsqueda vectorial convencional, consulta nuestra guía sobre GraphRAG.

Generador de grafos de conocimiento con LLM de Neo4j

LLM Knowledge Graph Builder es una forma rápida de probar la idea con tus propios archivos. Es una aplicación en línea de Neo4j Labs: conectas una base de datos de Neo4j, añades PDF, documentos, páginas web o transcripciones de YouTube, eliges un modelo y la aplicación crea dos capas. Una contiene tus documentos divididos en fragmentos con representaciones vectoriales; la otra contiene entidades y sus relaciones, cada una vinculada al fragmento del que procede. Después puedes conversar con el resultado y abrirlo en Bloom. Neo4j señala que funciona mejor con textos largos en inglés, no tan bien con hojas de cálculo, imágenes y diapositivas, y mejor cuando defines los tipos de nodos y relaciones. El código está disponible bajo la licencia Apache 2.0, la versión 0.8.7 se publicó en julio de 2026 y Docker Compose permite ejecutarlo en local.

Microsoft GraphRAG

Microsoft GraphRAG (MIT; versión 3.3.0 del 8 de octubre de 2026) es un flujo de procesamiento en Python que extrae entidades y relaciones, las agrupa en comunidades y redacta resúmenes para responder preguntas tanto sobre una colección completa como sobre entidades concretas. Su README advierte que la indexación puede resultar costosa y recomienda ajustar los prompts a tus datos. También indica que el código es una demostración, no un producto con soporte oficial de Microsoft. Empieza con una muestra pequeña y vigila el coste de uso del modelo.

LightRAG

LightRAG (MIT; versión 1.5.7 del 2 de septiembre de 2026) es un proyecto de investigación, presentado en EMNLP 2025, que crea un índice en forma de grafo a partir de tus documentos para recuperar información. Incluye un servidor y una interfaz web para añadir documentos, hacer preguntas y explorar el grafo, y permite almacenar datos en Neo4j, PostgreSQL, MongoDB u OpenSearch. Elígelo si buscas GraphRAG con una interfaz lista para usar.

Graphify es un grafo de código, no una herramienta para Notion. Si buscaste una alternativa a Graphify esperando encontrar un grafo de Notion: en 2026, los resultados de búsqueda de ese nombre se refieren a Graphify, una habilidad de código abierto (Apache 2.0) para Claude Code, Cursor, Codex y Gemini CLI. Convierte una base de código, junto con su documentación, esquemas SQL y archivos PDF, en un grafo de conocimiento que el agente de programación puede consultar.

Memoria en grafo para agentes de IA

Un agente de IA lo olvida todo entre sesiones, a menos que algún sistema guarde lo que ha aprendido. La memoria basada en grafos lo almacena como entidades y relaciones, de modo que el agente puede buscar a una persona y seguir los enlaces a sus proyectos y decisiones en lugar de releer conversaciones antiguas. Hay tres opciones que cubren la mayoría de las configuraciones. Nuestra guía de memoria de Claude Code muestra cómo encaja cada una junto a CLAUDE.md.

El servidor MCP de memoria

El servidor de memoria del proyecto Model Context Protocol (@modelcontextprotocol/server-memory, versión 2.0.0 del 19 de octubre de 2026) guarda un pequeño grafo de conocimiento en un archivo local: entidades con un nombre, un tipo y observaciones, y relaciones dirigidas con nombres en voz activa, como works_at. Claude o cualquier otro cliente MCP lee y escribe en él mediante nueve herramientas, desde create_entities hasta search_nodes. La búsqueda encuentra coincidencias por palabras, no por significado. Es gratuito, se ejecuta en tu computadora y se adapta mejor al asistente de una sola persona que a un equipo.

Graphiti

Graphiti (Apache 2.0; versión 0.31.2 del 20 de octubre de 2026) construye un grafo temporal: cada hecho tiene un periodo de validez, de modo que, cuando algo cambia, el hecho anterior se marca como no válido en lugar de eliminarse, y puedes consultar qué era cierto en cualquier momento. Cada hecho enlaza al mensaje, documento o registro del que procede. Necesita una base de datos de grafos (Neo4j, FalkorDB o Amazon Neptune) y un modelo que admita salida estructurada; OpenAI es la opción predeterminada. El repositorio incluye un servidor MCP de referencia, y su README advierte que no dispone de autenticación, así que mantenlo fuera de redes que no sean de confianza. Zep, la empresa detrás de Graphiti, vende un servicio empresarial gestionado basado en él.

mem0

mem0 (Apache 2.0) es una capa de memoria para agentes: extrae recuerdos breves de las conversaciones y recupera los relevantes más adelante. Su memoria basada en grafos, que vincula los recuerdos a través de las personas, los lugares y los conceptos que mencionan, se ejecuta en la versión alojada de Mem0 Platform y figura en el plan Custom de su página de precios. El plan gratuito ofrece 10.000 incorporaciones y 1000 recuperaciones al mes durante los primeros 30 días; después, 50.000 y 10.000 con tu propia clave del modelo.

Si el conocimiento que necesita tu agente ya está en Notion, quizá no necesites una memoria aparte. La API de solo lectura de IVGraph, disponible en Pro y Max, permite a un agente buscar en un espacio de trabajo, leer una página en Markdown y seguir sus enlaces.

Cinco preguntas para elegir

Cada respuesta remite a una sección anterior.

1. ¿Qué tipo de datos tienes? Notas que escribes: una aplicación de notas con un grafo (notas). Documentos que has recopilado: una herramienta de creación con IA (IA). Registros de hojas de cálculo o sistemas: una base de datos de grafos (bases de datos).
2. ¿Quieres explorar o hacer consultas? Para buscar grupos, nodos centrales y nodos huérfanos, necesitas una aplicación de notas o un visualizador. Para preguntar «¿quién está conectado con quién y a través de qué?», necesitas una base de datos y un lenguaje de consulta.
3. ¿Solo tú o en equipo? Por tu cuenta: Obsidian, Logseq, Anytype o Gephi. En equipo: Kumu para mapas compartidos, o una base de datos alojada como AuraDB o Neptune con Bloom o Linkurious como capa de visualización.
4. ¿En la nube o en tu propio equipo? En tu equipo: Obsidian, Logseq, Anytype, Gephi, Cytoscape, yEd, Neo4j Community Edition, FalkorDB en Docker y el servidor de memoria MCP. En la nube: InfraNodus, Kumu, IVGraph, AuraDB, Neptune y Mem0 Platform. Cualquier herramienta que envíe texto a un proveedor de modelos también envía allí tus datos.
5. ¿Vas a programar? No: las aplicaciones de notas, InfraNodus, Kumu, IVGraph, Gephi, yEd y LLM Knowledge Graph Builder. Un poco: el servidor de memoria MCP y LightRAG. Sí: las bases de datos, GraphRAG y Graphiti.

Por lo general, tras responder a estas preguntas quedan dos o tres herramientas. Pruébalas con una muestra pequeña y real, como un proyecto o cincuenta documentos, y quédate con la que responda más rápido a las preguntas que realmente te planteas.

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Tres rutas cortas, una para cada tipo de datos. Las tres permiten empezar gratis.

Notas en Obsidian

1. Abre tu vault (bóveda) y haz clic en Open graph view (Abrir vista de grafo) en la cinta de opciones, o ejecuta Graph view: Open graph view (Vista de grafo: Abrir vista de grafo) desde la paleta de comandos.
2. Abre una nota que conozcas bien, ejecuta Open local graph (Abrir grafo local) y establece la profundidad en 2.
3. En los ajustes del grafo, activa Orphans (Huérfanos) y fíjate en las notas que flotan solas. Cada una representa un enlace que nunca creaste.

Un espacio de trabajo de Notion en IVGraph

1. Haz clic en Iniciar sesión con Notion en ivgraph.com y autoriza el acceso en la propia ventana de Notion.
2. Espera a que termine la primera sincronización. Un espacio de trabajo pequeño tarda unos dos minutos.
3. Abre el grafo, busca un proyecto para ver todo lo vinculado a él y luego prueba la disposición Esfera.

Documentos en Neo4j

1. Crea una instancia de AuraDB Free en console.neo4j.io y descarga su archivo de credenciales. No necesitas ningún método de pago.
2. Abre LLM Knowledge Graph Builder y arrastra el archivo de credenciales al cuadro de diálogo de conexión.
3. Añade dos o tres PDF o un enlace a una página web, elige un modelo y genera el grafo. Después, haz una pregunta en el chat y comprueba qué fragmentos se usaron para responder.

Sea cual sea el camino que elijas, evalúa el resultado con una pregunta que realmente necesites responder. Si el grafo te da la respuesta más rápido que una búsqueda, sigue adelante. Si no, el problema suele ser la falta de enlaces en tus datos, no la herramienta.

Preguntas frecuentes