Graph statt Dokumentensuche.
Dokumentensuche findet Textstellen. Ein Knowledge Graph findet Zusammenhänge. Für belastbare Antworten im Unternehmen reicht das eine nicht — erst Beziehungen zwischen Kunden, Verträgen, Produkten und Maschinen machen Kontext nutzbar.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat den Einstieg einfach gemacht: Dokumente einlesen, passende Passagen finden, Antwort formulieren. Sobald eine Frage aber mehrere Quellen verbindet — welcher Vertrag gilt für welche Maschine bei welchem Kunden — stößt die reine Passagensuche an ihre Grenze. Sie kennt Ähnlichkeit, aber keine Beziehung.
Was der Graph anders macht
Beziehungen statt Treffer
Kunden, Produkte, Verträge, Maschinen, Berichte und Policies werden als verknüpfte Einheiten geführt. Eine Frage folgt den Verbindungen, nicht der Wortähnlichkeit.
Business Graph ansehen →GraphRAG: Passagen im Kontext
Der Graph steuert, welche Dokumentstellen überhaupt in Frage kommen. Das LLM formuliert — auf Basis von Beziehungswissen, nicht auf Basis der wahrscheinlichsten Fortsetzung.
Zur Architektur →Unsicherheit wird markiert
Fehlt eine Verbindung oder widersprechen sich Quellen, sagt die Antwort das explizit. Kritische Fälle gehen an einen Menschen.
Trust by Design →Jede Antwort trägt ihre Herkunft: Quelle, Version, Datenraum. Das senkt die Fehlerquote messbar und macht die Antwort prüfbar — für Fachbereiche ebenso wie für Revision und Datenschutz.
Ein Datenraum.
Ein Arbeitsbereich. Ein Beleg.
Der erste Graph entsteht aus den Systemen, die Sie schon haben — ohne Migration.
Vorgehen ansehenSie möchten sehen, wie Ihre Daten als Graph aussehen? Wir zeigen es Ihnen an einem eigenen Anwendungsfall.