Tomamos la base de datos de cualquier empresa + sus documentos, y armamos un grafo que responde preguntas que un Excel no puede. Recorré los pasos abajo 👇
Tip: arrastrá los nodos del grafo · usá ◀ ▶ o las pestañas para avanzar y retroceder.
Conectás tu base de datos y tus documentos → el sistema los entiende, los conecta y arma un mapa de todo lo que la empresa sabe — sin programar nada a medida por cliente.
La diferencia entre una lista y un mapa de conexiones.
Filas en tablas. Conectar dos cosas = cruzar tablas a mano cada vez.
clientes facturas Acme F1 → Acme Globex F2 → Globex
Puntos conectados por líneas con nombre → se pueden recorrer (multi-hop).
TABLA clientes TABLA facturas │ 1 │ Acme SL │ retail │ │ F1 │ cliente 1 │ 12000 │
①②③ →
④⑥ Email "…lo firma su CTO Ana" →
| Base de datos | Documentos | |
|---|---|---|
| Cómo | Mapeo schema (IA 1×) + carga determinística | Extracción por IA de cada documento |
| Descubre nuevo | No (la base ya tiene las entidades) | Sí (competidores, personas, hechos) |
| Cifras | Exactas, sin IA | Best-effort + revisión humana |
Los documentos llegan de muchos lados. Un conector fino (adapter) los unifica → el motor no cambia.
Sumar una fuente nueva = un adapter de ~50 líneas (fetch · extraer · provenance · dedup). El motor (descubrimiento + coherencia + cross-source) no se toca. El mismo documento que llega por dos fuentes se deduplica por hash; las entidades, por el linker.
Exoticca → lanzó "Jordania" · opera Francia/España · reporta net revenue Evantic Fund I → distribuye a Mazinger · 1.42x DPI · invirtió en Inspirit NeuralPath AI → founded_by Marc Puig + Elena Valls · pilot Siemens Energy
Mismo código, schemas opuestos → grafo CRM coherente. Sirve para Mazinger y cualquier otra empresa.
Evaluamos tres opciones. Cognee es la única que hace ingesta agnóstica + descubrimiento, sobre nuestro Neo4j.
| Cognee ✅ | Graphiti | Omnigraph | |
|---|---|---|---|
| Qué es | Motor que construye el grafo | Memoria temporal | Motor de base (reemplaza Neo4j) |
| Cualquier DB sin código a medida | ✅ | ⚠️ | ❌ schema a mano |
| Descubre entidades/relaciones del texto | ✅ | ⚠️ solo relaciones | ❌ |
| Corre sobre nuestro Neo4j | ✅ | ✅ | ❌ motor propio |
| Cifras determinísticas (sin IA) | ✅ | ❌ LLM por registro | ✅ |
| Madurez / open-source | ✅ Apache-2.0 | ✅ | ❌ muy nuevo |
Es el único que combina las tres cosas que necesitábamos: ingiere cualquier base sin mapeo a medida, descubre lo que vive en los documentos, y corre sobre nuestro Neo4j. Encima le sumamos nuestra capa propia (plegado, coherencia EDC, cross-source) por sus hooks — sin forkear.
Graphiti no descubre tipos de entidad nuevos y obliga IA en cada registro (malo para las cifras). Omnigraph es otra capa —un reemplazo de Neo4j— con el schema escrito a mano: no es agnóstico, y es muy nuevo.
El motor es gratis. El costo es la IA — y se concentra en los documentos, no en la base.
| Paso | ¿Usa IA? | Costo |
|---|---|---|
| Ingesta de la base (migrate) | No · determinístico | ~$0 |
| Mapeo del schema | Sí · 1 sola vez (no por fila) | centavos |
| Plegado | No · determinístico | ~$0 |
| Descubrimiento en docs (cognify) | Sí · por documento | el grueso |
| Coherencia (EDC) + cross-source | Sí · capeado | centavos |
La base puede ser enorme y costar casi nada — su ingesta es determinística. Lo que escala el costo es la cantidad de documentos.
text-embedding-3-small).Balance honesto: por qué nos sirve y qué hay que tener en cuenta.
Casi todo pasa por una sola cosa: la calidad de la IA.