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El asistente conversacional que combina la solidez estructural y precisión de los grafos de conocimiento con las capacidades interpretativas y generativas de los modelos grandes de lenguaje. 

Lokut

¿Cómo funciona?

Por qué las organizaciones eligen Lokut

Los agentes generativos trabajan exclusivamente con las proposiciones derivadas del grafo. No añaden información externa. No especulan. Si el grafo no contiene un dato, la respuesta no lo incluye.

Cada afirmación tiene un origen exacto en el grafo

Si el usuario solicita trazabilidad completa, el sistema puede mostrar la genealogía: qué triple soporta qué fragmento de la respuesta, qué fuente original aportó cada triple, cuándo se actualizó cada dato.

La ventaja diferencial de Lokut

Un LLM tradicional al que se le hiciera la misma pregunta podría responder correctamente si esa información específica estaba en su corpus de entrenamiento. O podría alucinar un cuadro plausible pero inexistente. No hay forma de verificarlo.

Un sistema RAG tradicional recuperaría documentos sobre pintura barroca, alegorías de los sentidos, naturalezas muertas. Usaría el LLM para sintetizar esos documentos en una respuesta. Esto conlleva una alta probabilidad de imprecisión o de mezclar información de múltiples cuadros.

En cambio, Lokut recupera conocimiento estructurado específico, razona sobre relaciones verificables, y genera respuesta anclada en datos que pueden auditarse triple por triple.

Lokut no aproxima. No especula. No inventa. Razona sobre conocimiento real

1

Arquitectura neurosimbólica

Lokut implementa una arquitectura que hibrida grafos de conocimiento interpretados semánticamente por ontologías con modelos de lenguaje de última generación. No se trata de recuperar pasajes textuales mediante similitud vectorial. El sistema razona sobre estructuras relacionales explícitas expresadas en estándares W3C: ontologías OWL para modelado conceptual, grafos RDF para representación de datos, consultas SPARQL para recuperación precisa, lógica descriptiva para el razonamiento automatizado.

Esta arquitectura neurosimbólica combina la capacidad interpretativa de los modelos de lenguaje con la precisión lógica de sistemas basados en conocimiento estructurado. El resultado es un sistema que mantiene la fluidez conversacional sin sacrificar verificabilidad

2

Trazabilidad epistémica

Cada afirmación generada por Lokut tiene genealogía verificable. No hablamos de "explicabilidad" en el sentido vago del término aplicado a redes neuronales. Hablamos de trazabilidad estructural: cada proposición en la respuesta puede rastrearse hasta los triples específicos en el grafo de conocimiento que la fundamentan.

El sistema expone el camino completo de razonamiento: desde la consulta en lenguaje natural, pasando por la traducción a consulta formal, la ejecución contra el grafo, hasta la síntesis lingüística final. Esta transparencia no es un añadido posterior. Es consecuencia directa de la arquitectura.

3

Conformidad a los estándares legales europeos por diseño

La arquitectura de Lokut no se adapta a los requisitos regulatorios mediante parches, el cumplimiento es inevitable, dada la naturaleza del sistema. Cuando cada decisión está anclada en conocimiento estructurado y cada paso del razonamiento es observable, la auditoría externa se convierte en un ejercicio técnico directo, no en arqueología forense de cajas negras.

El sistema cumple los requisitos de la Ley Europea de IA para sistemas de alto riesgo no porque implemente listas de conformidad, sino porque la arquitectura hace que transparencia, gobernanza de datos y supervisión humana sean propiedades emergentes del diseño.

Lokut, el motor conversacional de GNOSS
Semantic AI Platform

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