Standard-RAG ruft Dokumentfragmente basierend auf semantischer Ähnlichkeit ab. Es versagt, wenn Antworten die Verknüpfung von Informationen über mehrere Dokumente hinweg erfordern. GraphRAG fügt eine Wissensgraph-Ebene hinzu, die Entitäten und Beziehungen abbildet und KI ermöglicht, komplexe Multi-Hop-Fragen zu beantworten, die Standard-RAG nicht bewältigen kann.
RAG funktioniert, indem Dokumente in Vektor-Embeddings umgewandelt und semantisch ähnliche Fragmente abgerufen werden. Dies funktioniert bei direkten Fragen gut. Aber viele geschäftskritische Fragen erfordern Überlegungen über mehrere Dokumente hinweg: 'Welche Lieferanten haben regulatorische Verstöße?' erfordert die Verknüpfung von Lieferantendatensätzen, Regulierungsdatenbanken und Nachrichtenquellen.
Standard-RAG ruft Fragmente isoliert ab. Es hat kein Konzept von Entitätsbeziehungen, keine Möglichkeit, Verbindungen zu durchlaufen, und keine Fähigkeit, aus mehreren Quellen zu aggregieren. Bei komplexen analytischen Abfragen liefert Standard-RAG in 40-60 % der Fälle unvollständige Antworten.
GraphRAG kombiniert Vektorsuche für semantische Ähnlichkeit und Graph-Traversierung für Beziehungslogik.
Während der Indizierung extrahieren wir Entitäten (Personen, Unternehmen, Produkte, Vorschriften) und Beziehungen in einen Wissensgraphen, der mit Quelldokumenten verknüpft ist.
Während der Abfrage findet die Vektorsuche relevante Fragmente, während die Graph-Traversierung verwandte Entitäten entdeckt. Der kombinierte Kontext ermöglicht präzise Multi-Hop-Antworten.
Der Wissensgraph ermöglicht auch Entitäts-Disambiguierung, zeitliche Überlegungen und Aggregationsabfragen. Community-Erkennung identifiziert Entitätscluster für globale Zusammenfassungen.
Analyse des Dokumentenkorpus, Identifizierung von Entitäts- und Beziehungstypen, Katalogisierung komplexer Abfragen, die Ihr Team beantwortet haben muss.
Entwurf des Graph-Schemas: Entitätstypen, Beziehungen, Extraktionsregeln, Disambiguierungslogik.
Aufbau der Extraktionspipeline, Konstruktion des Wissensgraphen, Integration mit Vektorsuche, Implementierung hybrider Abfrage.
Bereitstellung mit Anbindung an KI-Anwendungen. Überwachung von Genauigkeit und Graph-Vollständigkeit. Extraktionspipeline läuft automatisch bei neuen Dokumenten.
Keine Verpflichtungen. Sagen Sie uns, was Sie brauchen, und wir sagen Ihnen, wie wir es lösen würden.
Herausforderung: Arzneimittel-Interaktionsforschung erforderte Querverweise über 10.000+ Publikationen – monatelange Arbeit pro Analyse
Lösung: GraphRAG mit Medikamenten-, Protein-, Gen-, Krankheits-Entitäten. Forscher stellen natürliche Abfragen und erhalten Antworten über Tausende von Dokumenten hinweg
Ergebnis: Recherchezeit von Wochen auf Minuten reduziert; zuvor unbekannte Interaktionsmuster entdeckt
Herausforderung: M&A-Due-Diligence erforderte die Prüfung Tausender Verträge zur Risikoidentifizierung – ein 3-4-Wochen-Prozess
Lösung: GraphRAG zur Extraktion von Parteien, Verpflichtungen, Kündigungsklauseln aus Deal-Dokumenten mit vertragsübergreifender Analyse
Ergebnis: Prüfung von 4 Wochen auf 1 Woche reduziert; 23 % mehr Risikofaktoren identifiziert als bei manueller Prüfung
Herausforderung: Analysten mussten Informationen über Tausende von Berichten hinweg verknüpfen, um Bedrohungsmuster zu identifizieren
Lösung: GraphRAG zur Abbildung von Personen, Organisationen, Orten, Ereignissen mit Multi-Hop-Abfragen, die indirekte Verbindungen aufdecken
Ergebnis: Verbindungsfindungsrate um das 5-fache verbessert; Produktion von Analystenberichten um 40 % verringert
Herausforderung: 50.000+ Dokumente umfassende Wissensbasis versagte bei komplexen Abfragen wie 'Wer hat an ähnlichen Projekten gearbeitet?'
Lösung: GraphRAG zur Abbildung von Personen, Projekten, Technologien, Entscheidungen. Komplexe Abfragen erfolgreich über gesamte Dokumentation hinweg
Ergebnis: Komplexe Abfragen zu 78 % erfolgreich vs. 25 % bei Standard-Suche; Onboarding-Zeit für Ingenieure um 30 % reduziert
Datensysteme aufgebaut auf Next.js 16 + PostgreSQL mit pgvector für Embeddings und Ähnlichkeitssuche. Keine externen Vektordatenbank-Gebühren. Payload CMS 3 verwaltet Datenquellen und Pipeline-Konfiguration über ein Admin-Panel, das Ihr Team direkt steuert.
Wir nutzen Claude, GPT-4o, Deepgram und ElevenLabs täglich im Produktionsbetrieb – für Programmierung, Content-Generierung, Sprachautomatisierung und Kundeninteraktionen. Wir sind keine Berater, die über KI lesen; wir sind Praktiker, die jede Woche KI-Systeme ausliefern.
Ihre Daten bleiben auf Ihrer Infrastruktur. PostgreSQL mit pgvector verarbeitet Embeddings lokal – keine externe Vektordatenbank, die Ihre proprietären Informationen an Drittanbieter-Server sendet. Self-Hosted bedeutet DSGVO-konform durch Architektur.
Strategie, Architektur, Entwicklung, Bereitstellung und laufender Support – alles aus einer Hand. Keine Übergaben zwischen Beratern, Designern und Entwicklern. Die Ingenieure, die Ihr System aufbauen, sind dieselben, die es warten.
Unser eigener Betrieb ist End-to-End automatisiert: CI/CD-Pipelines, Infrastruktur-Monitoring mit Telegram-Benachrichtigungen, tägliche Datenbank-Backups, automatisiertes Content-Publishing und KI-gestützte Entwicklungs-Workflows. Wir bauen Automatisierung für Kunden, weil Automatisierung die Grundlage unseres eigenen Geschäfts ist.
Festpreisprojekte mit klaren Meilensteinen und Liefergegenständen. Sie genehmigen jede Phase, bevor wir zur nächsten übergehen. Keine offene Stundenabrechnung, keine Überraschungen durch Scope Creep. Laufender Support ist eine separate, transparente monatliche Vereinbarung.
Fokussiertes System (1.000-10.000 Dokumente) beginnt bei 25.000-45.000 $. Enterprise mit mehreren Quellen liegt zwischen 50.000-90.000 $. Großskalige Systeme kosten 90.000-200.000 $+. Graph-Datenbank-Hosting kostet 500-3.000 $/Monat.
Standard-RAG für direkte Abfragen. GraphRAG, wenn Antworten die Verknüpfung von Informationen, das Verständnis von Beziehungen oder das logische Denken über komplexe Szenarien erfordern. Wenn Benutzer 'wer', 'warum', 'was wäre wenn' oder 'wie sind X und Y verbunden' fragen, wird GraphRAG deutlich besser abschneiden.
Initiale Extraktion aus 10.000 Dokumenten dauert 1-2 Wochen. Gesamtzeit bis zu produktiven Abfragen beträgt 6-10 Wochen. Neue Dokumente werden danach automatisch verarbeitet.
Ja. GraphRAG erweitert Standard-RAG, anstatt es zu ersetzen. Einfache Abfragen nutzen schnelle Vektor-Abfrage; komplexe Abfragen nutzen den Graphen.
85-92 % Präzision und 78-88 % Recall beim ersten Durchlauf. Human-in-the-Loop-Validierung und mehrfache Extraktion verbessern die Genauigkeit. Domänenspezifisches Fine-Tuning bringt über 95 %.
Erzählen Sie uns von Ihren Anforderungen und wir entwerfen eine maßgeschneiderte GraphRAG & erweiterte Abfragelösung für Ihr Unternehmen.
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