Este artículo enfatiza la importancia de mecanismos eficientes de recuperación de datos en respuesta a la creciente demanda de modelos fundamentales basados en aprendizaje profundo, y las bases de datos de grafos neuronales (NGDB) se proponen como una solución. Las NGDB utilizan el espacio neuronal para almacenar y consultar datos estructurados en grafos, lo que permite a los LLM acceder a información precisa y contextualmente relevante. Sin embargo, las NGDB existentes se limitan a operaciones de un solo grafo, tienen una capacidad limitada para inferir a través de múltiples grafos distribuidos y no admiten datos de grafos de múltiples fuentes, lo que dificulta capturar la complejidad y diversidad de los datos del mundo real. Para datos de grafos sensibles, el intercambio directo y la agregación plantean riesgos significativos para la privacidad. Por lo tanto, en este artículo, proponemos FedNGDB (Federated Neural Graph DataBase), un marco de sistema innovador que permite la inferencia preservando la privacidad en datos de grafos de múltiples fuentes. FedNGDB aprende conjuntamente representaciones de grafos de múltiples fuentes utilizando aprendizaje federado para enriquecer las relaciones entre entidades y mejorar la calidad general de los datos de grafos.
