Graph RAG macht KI verlässlich und nachvollziehbar
Die Idee klingt bestechend einfach: Ein Sprachmodell wie ChatGPT wird mit firmeneigenem Wissen angereichert und liefert so Antworten, die genau zur Organisation passen. Mit der Methode Retrieval Augmented Generation (RAG) werden passende Dokumente durchsucht, relevante Textstellen extrahiert und dem Modell zur Verfügung gestellt. Auf diese Weise entstehen digitale Assistenten, die Richtlinien erklären, Handbücher zusammenfassen oder interne FAQs beantworten. Die Vorteile sind klar: weniger Halluzinationen, mehr Aktualität und Antworten mit nachvollziehbaren Quellen.
Wo klassisches RAG an Grenzen stößt
So hilfreich klassisches RAG auch ist: es hat Schwächen, denn Wissen wird in kleinen Textschnipseln verarbeitet. Für einfache Fragen ist das völlig ausreichend, doch sobald Zusammenhänge komplexer werden, sinkt die Ergebnisqualität: Oft fehlen Verknüpfungen, wichtige Informationen werden abgeschnitten oder Zusammenfassungen bleiben lückenhaft.
Graph RAG: Wissen im Zusammenhang
Genau hier setzt Graph RAG an. Anstatt isolierte Textstellen bereitzustellen, wird ein Beziehungsnetz aufgebaut: Produkte, Bauteile, Lieferanten, Standorte oder Verträge – alles wird mitsamt seinen Verbindungen erfasst („gehört zu“, „liefert an“, „gilt für“). Das Sprachmodell erhält also nicht nur Texte, sondern auch strukturierte Zusammenhänge. Das Ergebnis: Antworten, die umfassender sind, Querverbindungen sichtbar machen und Ketten vollständig darstellen.
Ein Beispiel verdeutlicht den Unterschied: Meldet ein Zulieferer Qualitätsprobleme bei einem Bauteil, liefert klassisches RAG oft nur eine Sammlung einzelner Passagen. Graph RAG hingegen zeigt die gesamte Kette: Das Teil gehört zu einer Baugruppe, die wiederum in mehrere Produkte einfließt, die in unterschiedlichen Regionen verkauft werden. Auch die betroffenen Verträge und zuständigen Abteilungen werden direkt sichtbar. Damit entsteht ein vollständiges Bild, das nicht nur Ursachen und Folgen aufzeigt, sondern gleich die relevanten To-dos mitliefert.
Nutzen und Aufwand im Gleichgewicht
Der Mehrwert von Graph RAG liegt auf der Hand: Antworten sind vollständiger, der Lösungsweg bleibt transparent, und Entscheidungen können schneller und fundierter getroffen werden. Gleichzeitig bedeutet Graph RAG aber auch mehr Aufwand. Das Beziehungsnetz muss aufgebaut, gepflegt und regelmäßig aktualisiert werden. Ob sich dieser zusätzliche Aufwand lohnt, hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. In manchen Szenarien reicht klassisches RAG vollkommen aus, in anderen ist Graph RAG die einzige Methode, um komplexe Fragestellungen zuverlässig zu beantworten.
Live und in Farbe auf dem #datatalk congress
Wie also die richtige Wahl treffen? Genau dieser Frage widmen wir uns auf dem #datatalk congress am 16.09.2025. In einer Breakout-Session zeigen wir, worauf es bei der Umsetzung von RAG und Graph RAG ankommt, in welchen Situationen klassisches RAG genügt – und wann Graph RAG klare Vorteile bietet. Praxisbeispiele, Raum für Diskussion und die Möglichkeit, eigene Fragen einzubringen, runden die Session ab.
Seien Sie dabei und erfahren Sie, wie Sie KI in Ihrem Unternehmen noch gezielter einsetzen können!
