RAG findet Textstellen nach Bedeutung. Ein Wissensgraph kennt die Beziehungen zwischen Dingen. GraphRAG verbindet beides und gibt dem Sprachmodell zu einer Frage zwei Dinge mit: die Belegstellen und den Zusammenhang. Für Daten, die über viele Systeme und Jahre verteilt sind, ist das der entscheidende Unterschied.
- ▪GraphRAG verbindet die Bedeutungssuche von RAG mit einem Wissensgraphen.
- ▪Das Sprachmodell bekommt zu einer Frage beides: Belegstellen und den Zusammenhang über mehrere Quellen.
- ▪Das macht mehrstufige Fragen beantwortbar und die Begründung nachvollziehbar.
- ▪Besonders wertvoll, wo Wissen über viele Systeme verteilt ist und Dokumente einander ablösen.
Der Unterschied an einer Frage
Nehmen wir die Frage Welche Wartungen stehen dieses Quartal in Halle B an, und wer ist zuständig? Mit reinem RAG findet das System Textstellen, in denen Wartung und Halle B vorkommen. Wo Wissen fehlt, überbrückt das Modell die Lücke, und aus einer Lücke wird eine plausibel klingende, aber falsche Aussage. Mit GraphRAG liefert der Graph die Kette: die Maschinen in Halle B, deren Verträge, die Wartungsintervalle, die zuständigen Firmen. Die Textsuche ergänzt die Belege. Das Modell formuliert die Antwort, und jede Aussage trägt ihre Quelle.
| Kriterium | RAG | GraphRAG |
|---|---|---|
| Grundlage | Ähnlichkeitssuche in Texten | Textsuche plus Wissensgraph |
| Beziehungen | nein | ja, ausdrücklich als Kanten |
| Mehrstufige Fragen | schwierig, das Modell überbrückt | beantwortbar über den Graphen |
| Gültigkeit | Textähnlichkeit, oft mehrdeutig | Beziehung mit Datum, eindeutig |
| Nachvollziehbarkeit | Quellenstellen | Quellen plus Weg durch das Netz |
Warum das zum Mittelstand passt
Drei Eigenschaften machen die Kombination wertvoll. Erstens der Lebenszyklus: Wissen verteilt sich über Jahre und viele Systeme, nicht an einem Ort. Zweitens die Fortschreibung: Nachträge, Vertragsstände und Revisionen lösen einander laufend ab, und Gültigkeit ist eine Beziehung mit Datum, keine Textähnlichkeit. Drittens die Verantwortung: Wer was betreut, wem etwas gehört, was wovon abhängt, sind Beziehungsfragen, keine Suchtreffer.
Was ihr davon habt
Drei Effekte in der Praxis. Weniger erfundene Antworten, weil strukturierte Fakten die Textsuche stützen. Mehrstufige Fragen werden beantwortbar, weil der Graph Verbindungen über mehrere Quellen herstellt. Und die Begründung wird sichtbar, weil der Weg zur Antwort als Kette nachvollziehbar bleibt.
So arbeiten wir selbst
XLR8N baut nach diesem Prinzip. Vorhandene Quellen werden zu einem Graphen verbunden, Antworten kommen mit Beleg und Weg, und migriert wird nichts: Die bestehenden Systeme bleiben führend. Das ist keine Zukunftsvision, sondern die Architektur, mit der wir selbst arbeiten.
Häufige Fragen
Was ist GraphRAG?
Ein Verfahren, das die Bedeutungssuche von RAG mit einem Wissensgraphen verbindet und dem Sprachmodell zu einer Frage sowohl Belegstellen als auch den Zusammenhang mitgibt.
Was ist der Unterschied zwischen RAG und GraphRAG?
RAG sucht in Texten nach Bedeutung, kennt aber keine Beziehungen. GraphRAG folgt zusätzlich den Kanten eines Wissensgraphen und beantwortet damit auch mehrstufige Fragen.
Welchen Vorteil bringt GraphRAG in der Praxis?
Weniger erfundene Antworten, beantwortbare mehrstufige Fragen und eine sichtbare Begründung, weil der Weg zur Antwort nachvollziehbar bleibt.
Für wen lohnt sich GraphRAG?
Für Organisationen, deren Wissen über viele Systeme und Jahre verteilt ist und in denen Dokumente einander ablösen, also überall dort, wo Gültigkeit und Zuständigkeit zählen.