Debido al rápido crecimiento de los gráficos de conocimiento (KG) como métodos de aprendizaje representacional en los últimos años, los enfoques de respuesta a preguntas han recibido una atención creciente por parte de la academia y la industria. Los sistemas de respuesta a preguntas utilizan gráficos de conocimiento para organizar, navegar, buscar y conectar entidades de conocimiento. Gestionar tales sistemas requiere una comprensión profunda de las estructuras orientadas a grafos subyacentes y, al mismo tiempo, un lenguaje de consulta apropiado, como SPARQL, para acceder a datos relevantes. Se necesitan interfaces de lenguaje natural para permitir que los usuarios no técnicos consulten datos cada vez más complejos. El artículo propone un enfoque de respuesta a preguntas para apoyar a los usuarios finales en la consulta de bases de conocimiento orientadas a grafos. La canalización del sistema se compone de dos módulos principales: uno está dedicado a traducir una consulta en lenguaje natural presentada por el usuario en un triple de la forma , mientras que el segundo módulo implementa modelos de incrustación de gráficos de conocimiento (KGE), aprovechando el triple del módulo anterior y recuperando la respuesta a la pregunta. Nuestro marco ofrece un sistema de extracción de conocimiento basado en OpenIE rápido y un modelo de predicción de respuestas basado en grafos para tareas de respuesta a preguntas. El sistema fue diseñado aprovechando herramientas existentes para lograr un prototipo simple para experimentación rápida, especialmente en diferentes dominios de conocimiento, con el beneficio adicional de reducir el tiempo y los costos de desarrollo. Los resultados experimentales confirman la efectividad del sistema propuesto, que proporciona un rendimiento prometedor, según lo evaluado a nivel de módulo. En particular, en algunos casos, el sistema supera la literatura. Finalmente, un ejemplo de caso de uso muestra el KG generado por las preguntas de los usuarios en una interfaz gráfica proporcionada por una aplicación web diseñada ad-hoc.