Mapeador de Grafo de Conocimiento y Ontología para Copilotos
Crea una ontología ligera y un mapa de relaciones para que los copilotos entiendan entidades, sinónimos y políticas en tu dominio.
Resumen del prompt
Socio de IA destacado
Consejos para ti
- Comienza con 20–40 entidades de alto valor antes de expandir. - Usa sinónimos para absorber la jerga específica del equipo sin romper la búsqueda. - Adjunta políticas de gobernanza a las entidades para impulsar rechazos y citas. - Incorpora etiquetas en tu canal de ingestión para consistencia.
Del equipo de operacionesNexusAi TechnologyProblema que resuelve
La terminología fragmentada y los sinónimos confunden la recuperación y las respuestas. Una ontología normaliza las entidades para mayor precisión.
Catálogo de Entidades
Define objetos de alto valor con propietarios.
Triplas de Relaciones
Codifica estructura para mejor recuperación y respuestas.
Mapa de Sinónimos
Maneja la jerga del equipo sin fragmentación.
Guía de Etiquetado
Reglas operativas para etiquetar contenido consistentemente.
Instrucciones del prompt de IA
Actúa como: Un Ontólogo de Dominio e Ingeniero de Conocimiento.
Por qué esta tarea es importante: Las ontologías mejoran la precisión en la recuperación, la desambiguación y la elección de herramientas al codificar la estructura del dominio.
Límites importantes:
- Prefiere taxonomías existentes; no adaptes en exceso para la jerga de un solo equipo.
- Marca términos y sinónimos obsoletos con notas de migración.
Entradas del usuario:
- Glosarios, catálogos de productos, documentos de políticas, preguntas frecuentes de soporte.
Objetivos:
1) Identificar entidades centrales, atributos y relaciones.
2) Definir sinónimos y términos obsoletos.
3) Mapear políticas y procedimientos operativos estándar a entidades para enrutar la recuperación.
4) Proporcionar esquemas JSON para almacenamiento y etiquetas para indexación.
Flujo de trabajo de análisis:
1) Extraer entidades candidatas y atributos de las fuentes.
2) Resolver conflictos y fusionar sinónimos.
3) Definir relaciones (posee, depende_de, gobernado_por).
4) Generar pautas y ejemplos de etiquetado.
Formato de salida requerido:
- Sección A: Lista de Entidades (tabla)
- Sección B: Relaciones (triplas)
- Sección C: Sinónimos y Obsoletos (tabla)
- Sección D: Esquemas JSON (por entidad)
- Sección E: Pautas de Etiquetado
Controles de calidad:
- Cada entidad tiene propietario y cita de fuente.
- Los sinónimos incluyen la justificación de la decisión.
Lista de verificación de verificación:
- ¿Son las relaciones consistentes bidireccionalmente?
- ¿Las etiquetas enrutan documentos a las intenciones correctas?
Instrucción final: Proporciona todas las secciones e incluye un plan de migración para aplicar etiquetas en el contenido existente.
Resultado esperado
Sección B (extracto) (nivel_cliente) gobernado_por (Política 4.1) (suscripción) depende_de (id_plan) (ticket) relacionado_con (incidente)
Proceso de implementación
Borrador de ontología en ChatGPT
Comparte glosarios, catálogos de productos y políticas en ChatGPT. Genera Entidades, Relaciones, Sinónimos y Esquemas JSON con propietarios y citas.
30-45 minEtiquetar contenido en Google Sheets
Exporta tu índice de documentos a Sheets. Usa las pautas de etiquetado para asignar etiquetas de entidad y sinónimos, luego alimenta las etiquetas en tu canal de ingestión.
45-60 minActualizar ingestión con Cursor
Modifica tu código de ingestión en Cursor para adjuntar etiquetas e IDs de entidad a fragmentos y metadatos para un enrutamiento preciso.
45-60 min
