KAG multi-agente en tablas dinámicas de Snowflake con LangGraph

Esta guía reconstruye el proceso desde las materias primas hasta un sistema funcional para: [2026] Construcción de sistemas KAG multiagente con tablas dinámicas de Snowflake, LangGraph y Neo4j. El enfoque está en pasos operativos claros, verificaciones explícitas y código que se puede incorporar directamente a un repositorio sin necesidad de adivinar su propósito.

El “moderno” de la ingeniería de datos

Para el “moderno” de la ingeniería de datos, se deben definir las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y evite completaciones parciales silenciosas. Utilice restricciones e índices antes de realizar la ingesta masiva; la unicidad en las claves de negocio permite que las fusiones posteriores sean procesos predecibles de actualización, en lugar de situaciones de duplicados indeseados.

Por qué es importante para los sistemas KAG multiagente

Para determinar por qué es importante para los sistemas KAG multiagente, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana de los costos evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Utilice restricciones e índices antes de realizar la ingesta masiva. La unicidad en las claves empresariales convierte las fusiones posteriores en operaciones de inserción o actualización predecibles, en lugar de situaciones de duplicados excesivos.

Arquitectura

En el caso de la arquitectura, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin necesidad de leer todo el sistema. Utilice restricciones e índices antes de realizar la ingesta masiva. La unicidad en las claves empresariales convierte las fusiones posteriores en operaciones de inserción o actualización predecibles, en lugar de situaciones de duplicados excesivos.

Requisitos previos

En cuanto a los requisitos previos, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las intentonas, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras realizadas posteriormente. Utilice restricciones e índices antes de la ingesta masiva. La unicidad en las claves de negocio convierte las fusiones posteriores en actualizaciones predecibles en lugar de situaciones de duplicados excesivos.

# Python packages
pip install langgraph langchain langchain-openai neo4j snowflake-connector-python \
    snowflake-snowpark-python sentence-transformers pydantic

# Neo4j (Docker)
docker run -d --name neo4j-kag \
    -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
    -e NEO4J_AUTH=neo4j/password123 \
    -e NEO4J_PLUGINS='["apoc","graph-data-science"]' \
    neo4j:5.15-enterprise

--Snowflake Dynamic Tables Setup
1.1 Create Adaptive Warehouse
-- Adaptive warehouse with high query performance for mixed workloads
-- Reference: https://docs.snowflake.com/en/user-guide/warehouses-adaptive
CREATE ADAPTIVE WAREHOUSE ADAPTIVE_KAG_WH
    WITH MAX_QUERY_PERFORMANCE_LEVEL = XLARGE
    QUERY_THROUGHPUT_MULTIPLIER = 4;

Crear tablas de origen

Para crear tablas de origen, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado. Utilice restricciones e índices antes de realizar la ingesta masiva. La unicidad en las claves de negocio convierte las fusiones posteriores en operaciones de inserción o actualización predecibles, en lugar de situaciones de duplicados excesivos.

CREATE OR REPLACE DATABASE KAG_DB;
CREATE OR REPLACE SCHEMA KAG_DB.PIPELINE;

USE SCHEMA KAG_DB.PIPELINE;
-- Source: Raw documents
CREATE OR REPLACE TABLE DOCUMENTS (
    doc_id VARCHAR(64) DEFAULT UUID_STRING(),
    title VARCHAR(500),
    content TEXT,
    source_type VARCHAR(50),
    created_at TIMESTAMP_NTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(),
    metadata VARIANT
);
-- Source: Document metadata
CREATE OR REPLACE TABLE METADATA (
    doc_id VARCHAR(64),
    category VARCHAR(100),
    tags ARRAY,
    author VARCHAR(200),
    published_date DATE,
    confidence_score FLOAT
);
-- Source: User feedback for reinforcement
CREATE OR REPLACE TABLE USER_FEEDBACK (
    feedback_id VARCHAR(64) DEFAULT UUID_STRING(),
    query TEXT,
    response TEXT,
    rating INT,
    corrections TEXT,
    timestamp TIMESTAMP_NTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP()
);

Dynamic Table Pipeline (Incremental Refresh)
-- Layer 1: Raw document normalization
-- Incremental refresh: only processes new/changed rows
CREATE OR REPLACE DYNAMIC TABLE RAW_DOCUMENTS
    TARGET_LAG = '1 minute'
    WAREHOUSE = ADAPTIVE_KAG_WH
    REFRESH_MODE = INCREMENTAL
AS
SELECT
    d.doc_id,
    d.title,
    d.content,
    d.source_type,
    d.created_at,
    m.category,
    m.tags,
    m.author,
    m.confidence_score,
    LENGTH(d.content) AS content_length,
    HASH(d.content) AS content_hash
FROM DOCUMENTS d
LEFT JOIN METADATA m ON d.doc_id = m.doc_id;


-- Layer 2: Entity extraction using Cortex AI
-- Incremental refresh: only extracts from new documents
CREATE OR REPLACE DYNAMIC TABLE EXTRACTED_ENTITIES
    TARGET_LAG = '5 minutes'
    WAREHOUSE = ADAPTIVE_KAG_WH
    REFRESH_MODE = INCREMENTAL
AS
SELECT
    doc_id,
    title,
    content,
    category,
    SNOWFLAKE.CORTEX.AI_EXTRACT(
        content,
        '{
            "entities": [
                {"name": "entity_name", "type": "string", "description": "Name of person, org, concept"},
                {"name": "entity_type", "type": "string", "description": "Type: PERSON, ORG, CONCEPT, LOCATION, EVENT"},
                {"name": "properties", "type": "object", "description": "Key attributes of the entity"}
            ]
        }'
    ) AS extracted_data,
    content_hash,
    created_at
FROM RAW_DOCUMENTS
WHERE content_length > 50;


-- Layer 3: Entity relationships extraction
-- Incremental refresh for relationship triples
CREATE OR REPLACE DYNAMIC TABLE ENTITY_RELATIONS
    TARGET_LAG = '10 minutes'
    WAREHOUSE = ADAPTIVE_KAG_WH
    REFRESH_MODE = INCREMENTAL
AS
SELECT
    doc_id,
    title,
    SNOWFLAKE.CORTEX.AI_EXTRACT(
        content,
        '{
            "relations": [
                {"name": "subject", "type": "string", "description": "Source entity"},
                {"name": "predicate", "type": "string", "description": "Relationship type"},
                {"name": "object", "type": "string", "description": "Target entity"},
                {"name": "confidence", "type": "number", "description": "Confidence 0-1"}
            ]
        }'
    ) AS relation_data,
    category,
    created_at
FROM EXTRACTED_ENTITIES;


-- Layer 4: Embedding generation for vector search
-- DOWNSTREAM lag: refreshes only when upstream changes
CREATE OR REPLACE DYNAMIC TABLE ENTITY_EMBEDDINGS
    TARGET_LAG = DOWNSTREAM
    WAREHOUSE = ADAPTIVE_KAG_WH
    REFRESH_MODE = AUTO
AS
SELECT
    doc_id,
    f.value:entity_name::VARCHAR AS entity_name,
    f.value:entity_type::VARCHAR AS entity_type,
    SNOWFLAKE.CORTEX.EMBED_TEXT_1024('e5-base-v2',
        entity_name || ' ' || COALESCE(f.value:properties::VARCHAR, '')
    ) AS embedding_vector,
    created_at
FROM EXTRACTED_ENTITIES,
    LATERAL FLATTEN(input => extracted_data:entities) f
WHERE f.value:entity_name IS NOT NULL;


-- Layer 5: Knowledge Graph sync queue
-- Fast refresh for near-real-time Neo4j sync
CREATE OR REPLACE DYNAMIC TABLE KG_SYNC_QUEUE
    TARGET_LAG = '1 minute'
    WAREHOUSE = ADAPTIVE_KAG_WH
    REFRESH_MODE = INCREMENTAL
AS
SELECT
    r.doc_id,
    f.value:subject::VARCHAR AS subject,
    f.value:predicate::VARCHAR AS predicate,
    f.value:object::VARCHAR AS object_entity,
    f.value:confidence::FLOAT AS confidence,
    r.category AS domain,
    r.created_at,
    'PENDING' AS sync_status
FROM ENTITY_RELATIONS r,
    LATERAL FLATTEN(input => r.relation_data:relations) f
WHERE f.value:confidence::FLOAT > 0.7;

Configuración del grafo de conocimiento de Neo4j

Para la configuración del grafo de conocimiento de Neo4j, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Utilice restricciones e índices antes de realizar la ingesta masiva. La unicidad en las claves de negocio convierte las fusiones posteriores en operaciones upsert predecibles, en lugar de situaciones de duplicados.

--Graph Schema (Cypher)
// Constraints and indexes
CREATE CONSTRAINT entity_name IF NOT EXISTS
FOR (e:Entity) REQUIRE e.name IS UNIQUE;

CREATE CONSTRAINT doc_id IF NOT EXISTS
FOR (d:Document) REQUIRE d.doc_id IS UNIQUE;
CREATE INDEX entity_type_idx IF NOT EXISTS
FOR (e:Entity) ON (e.type);
CREATE INDEX entity_domain_idx IF NOT EXISTS
FOR (e:Entity) ON (e.domain);
// Vector index for semantic search
CREATE VECTOR INDEX entity_embedding IF NOT EXISTS
FOR (e:Entity)
ON (e.embedding)
OPTIONS {indexConfig: {
    `vector.dimensions`: 1024,
    `vector.similarity_function`: 'cosine'
}};

Graph Data Model
// Entity node structure
(:Entity {
    name: STRING,
    type: STRING,       // PERSON, ORG, CONCEPT, LOCATION, EVENT
    domain: STRING,     // category from source
    properties: MAP,
    embedding: LIST<FLOAT>,
    created_at: DATETIME,
    source_doc_id: STRING
})

// Document node
(:Document {
    doc_id: STRING,
    title: STRING,
    category: STRING,
    created_at: DATETIME
})

// Relationships
(:Entity)-[:RELATES_TO {predicate: STRING, confidence: FLOAT, doc_id: STRING}]->(:Entity)
(:Entity)-[:MENTIONED_IN]->(:Document)
(:Document)-[:BELONGS_TO]->(:Category)

Load Sample Data
-- Insert sample documents
INSERT INTO KAG_DB.PIPELINE.DOCUMENTS (title, content, source_type) VALUES
('Renewable Energy Report 2024',
 'SolarTech Inc. partnered with GreenGrid Corp to deploy 500MW of solar capacity across Texas. CEO Jane Smith announced the partnership at CleanTech Summit 2024. The project received $2B funding from CleanEnergy Fund.',
 'report'),
('AI in Healthcare',
 'MedAI Corp developed a diagnostic tool using deep learning for early cancer detection. Dr. John Chen leads the research team. The FDA approved the tool in March 2024 after clinical trials at Mayo Clinic.',
 'research'),
('Supply Chain Analysis',
 'GlobalLogistics partnered with TechManufacture for semiconductor distribution. The partnership reduced delivery times by 40%. ChipDesign Corp supplies the core components manufactured in Taiwan.',
 'analysis');

INSERT INTO KAG_DB.PIPELINE.METADATA (doc_id, category, tags, author)
SELECT doc_id, 'energy', ARRAY_CONSTRUCT('solar', 'partnership', 'funding'), 'Analyst Team'
FROM DOCUMENTS WHERE title LIKE '%Renewable%';

Ejemplos de consultas

Para los ejemplos de consultas, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto.

# Example 1: Knowledge Graph query
answer = run_kag_query(
    "What companies are connected to renewable energy and what are their relationships?"
)

# Example 2: SQL Analytics query
answer = run_kag_query(
    "How many entities were extracted in the last 24 hours grouped by type?"
)
# Example 3: Hybrid query
answer = run_kag_query(
    "Which organizations have the most connections and what is their average confidence score?"
)

def route_query(state: KAGState) -> KAGState: ...
def kg_agent(state: KAGState) -> KAGState: ...
def sql_agent(state: KAGState) -> KAGState: ...
def validation_agent(state: KAGState) -> KAGState: ...
def synthesis_agent(state: KAGState) -> KAGState: ...

Conclusión

Lista de verificación operativa