Daten & Infrastruktur

Knowledge Graph

Ein Knowledge Graph ist eine Datenstruktur, die Wissen als Netzwerk von Entitäten (Knoten) und deren Beziehungen (Kanten) abbildet. Er modelliert Zusammenhänge zwischen Kunden, Produkten, Prozessen und Dokumenten so, wie sie in der realen Geschäftswelt existieren — und ermöglicht KI-Systemen, komplexe Fragen über mehrere Zusammenhänge hinweg zu beantworten.

Warum ist das relevant?

Knowledge Graphs machen implizites Unternehmenswissen explizit und maschinell nutzbar. "Welche Lieferanten liefern Bauteile, die in reklamierten Produkten verbaut sind?" — solche Fragen über mehrere Datenquellen hinweg beantwortet ein Knowledge Graph in Sekunden. In Kombination mit RAG steigern sie die Antwortqualität von KI-Systemen erheblich.

So setzt IJONIS das ein

Wir bauen Knowledge Graphs mit Neo4j und Property-Graph-Modellen, die direkt aus Ihren Unternehmensdaten (ERP, CRM, Dokumentenmanagement) gespeist werden. Für KI-Anwendungen kombinieren wir den Graph mit Vektordatenbanken — so profitieren RAG-Systeme sowohl von semantischer Ähnlichkeit als auch von strukturellen Zusammenhängen.

Häufige Fragen

Was kann ein Knowledge Graph, was eine relationale Datenbank nicht kann?

Beziehungsabfragen über mehrere Ebenen hinweg. "Finde alle Kunden, deren Lieferanten auch Lieferanten unserer Wettbewerber sind" erfordert in SQL verschachtelte JOINs und ist bei vielen Ebenen unpraktikabel. Im Knowledge Graph ist das eine einfache Traversierung — schnell und intuitiv.

Wie aufwendig ist der Aufbau eines Knowledge Graphs?

Ein initialer Knowledge Graph mit den wichtigsten Entitäten und Beziehungen steht in drei bis vier Wochen. Die größte Herausforderung ist nicht die Technologie, sondern die Datenmodellierung — welche Entitäten und Beziehungen sind geschäftsrelevant? Wir erarbeiten das Modell gemeinsam mit Ihren Fachexperten.

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