Wissensgraphen als Grundlage für zuverlässige KI im Unternehmen
Verknüpfen Sie Daten und Informationen, bauen Sie eine KI-fähige Wissensbasis auf und erhöhen Sie Effizienz und Transparenz in Ihrem Unternehmen.
- Strukturierte Unternehmensinformationen statt verteilte Daten
- Vernetztes Wissen über Systeme und Domänen hinweg
- Zuverlässige KI-Antworten statt Halluzinationen
Führende Unternehmen vertrauen uns
Whitepaper
Der Weg zum Wissensgraphen
Erfahren Sie am Beispiel eines Pumpenherstellers, wie Produktdaten in einen Wissensgraphen überführt werden und welche Potenziale sich daraus für datengetriebene Anwendungen ergeben.
Von Datensilos zu Ki-fähigem Wissen
Typische Herausforderungen
- Verteilte und unstrukturierte Informationen
Unternehmensinformationen liegen in vielen Systemen vor und sind nicht als strukturierte, vernetzte Wissensbasis nutzbar. - KI ohne verlässliche Wissensgrundlage
Ohne Wissensmodelle und Wissensvernetzung liefern KI-Systeme keine konsistenten oder zuverlässigen Antworten. - Fehlende Transparenz von Zusammenhängen
Wichtige Beziehungen zwischen Daten, Dokumenten und Entitäten bleiben implizit und nur in den Köpfen der Mitarbeitenden vorhanden. - Hoher Aufwand bei Integration und Skalierung
Der Aufbau eines Enterprise Knowledge Graphs scheitert oft an komplexen IT-Landschaften und fehlender Skalierbarkeit.
Mehrwert durch Wissensgraphen
- Strukturierte Unternehmensinformationen
Wissensgraphen verknüpfen Informationen systemübergreifend und schaffen eine zentrale, konsistente Wissensbasis. - KI-fähige Wissensbasis
Als Grundlage für Knowledge Graph RAG und Knowledge Graph LLM ermöglichen Wissensgraphen kontextbezogene und zuverlässige KI-Antworten. - Explizite Wissensmodelle
Beziehungen und Zusammenhänge werden modelliert und maschinenlesbar gemacht – ideal für komplexe Industrie- und Maschinenbau-Szenarien. - Basis für KI-Anwendungen
Ein Enterprise Knowledge Graph bildet das Herzstück für Portale, Assistenzsysteme, Dashboards und weitere daten- und KI-getriebene Anwendungen.
Topix
Knowledge Graph kurz erklärt
Was sind Knowledge Graphs
Wissensgraphen: die Basis für zuverlässige KI
Wissensgraphen vernetzen Informationen aus unterschiedlichen Systemen zu explizitem, strukturiertem Wissen, machen verborgene Zusammenhänge sichtbar und schaffen die Grundlage für bessere Entscheidungen und KI-Anwendungen.
PANTOPIX ist Ihr erfahrener Partner für Konzeption, Modellierung und Umsetzung leistungsfähiger Wissensgraphen in bestehende IT-Architekturen.
Knowledge Graphs & LLM
Warum KI durch Wissensgraphen verlässlich wird
Knowledge Graphs und LLMs ergänzen sich ideal: Während LLMs Sprache flexibel verstehen und generieren, liefern Wissensgraphen die strukturierte, verlässliche Wissensbasis im Hintergrund. So entstehen präzisere, nachvollziehbare und kontextbezogene Antworten.
Schaffen Sie Klarheit mit einer KI-fähigen Wissensbasis, wir beraten Sie gerne!
Unser Vorgehen
Schritt für Schritt
zum Wissensgraphen
Starten Sie gezielt mit ersten Use Cases und bauen Sie den Wissensgraphen Schritt für Schritt aus.
Von der Idee über die technische Validierung bis zur skalierbaren Lösung entsteht so eine nachhaltige Grundlage für KI-Anwendungen.
Beratung
Gemeinsam analysieren wir Ihre Ausgangssituation und identifizieren konkrete Anwendungsfälle. Wir analysieren Ihre Datenlandschaft, bestehende Informationsflüsse und Datensilos. Dabei legen wir den Fokus auf schnellen Mehrwert und eine klare Zielsetzung für den Einsatz eines Wissensgraphen.
Proof of Concept
Im Proof of Concept zeigen wir die technische Umsetzbarkeit und demonstrieren, wie sich Ihre Daten in vernetztes Wissen überführen lassen. Wir entwickeln ein belastbares Wissensmodell (Taxonomie, Ontologie, Thesaurus) und eine technische Architektur, die Grundlage für eine skalierbare, KI-fähige Wissensbasis.
MVP & Scale-Up
Mit einem Minimum Viable Product (MVP) entsteht der erste produktive Anwendungsfall. Darauf aufbauend erstellen wir eine Roadmap für den Rollout und die unternehmensweite Integration, damit Ihr Wissensgraph langfristig erfolgreich und KI-ready ist.
Service Copilot von ZEISS RMS
Der intelligente Assistent, den sich jedes Service Team wünscht.
Jede Anfrage bedeutete für das Service-Team von ZEISS Research Microscopy Solutions (RMS), Informationen aus unzähligen Dokumenten in viel zu vielen Quellen zusammentragen zu müssen. Jetzt unterstützt sie dabei der Service Copilot, ein intelligenter Assistent, der Wissensgraphen mit Agentic AI verknüpft – und den Service für ZEISS Mikroskope so effizient macht, wie die Forschung es verlangt.
RAG oder GraphRAG: Welche Wissensbasis liefert verlässliche KI-Antworten?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist für viele Unternehmen der erste Schritt, um LLMs mit eigenen Informationen zu verbinden. Doch bei komplexem, vernetztem Unternehmenswissen stößt klassisches RAG schnell an Grenzen.
GraphRAG kombiniert RAG mit Wissensgraphen und schafft damit deutlich mehr Kontext, Konsistenz und Kontrolle.
Bis zu 40 % bessere Antworten durch echten Kontext
Aktuelle Studien zeigen, dass KI-Modelle deutlich präzisere Ergebnisse liefern, wenn sie auf strukturiertem Wissen basieren: Während direkte Abfragen auf Datenbanken nur eine geringe Trefferquote erreichen, steigt die Genauigkeit mit einem Knowledge Graph als Grundlage signifikant.
Der zusätzliche Kontext macht den Unterschied – für nachvollziehbare und verlässliche Antworten.
Klassisches RAG findet Informationen
Dokumente werden in Vektoren umgewandelt, semantisch gesucht und als Kontext an ein LLM übergeben.
- Kein explizites Verständnis von Beziehungen und Kontext
- Inkonsistente Antworten bei ähnlichen Fragen
- Halluzinationen trotz Retrieval möglich
- Geringe Nachvollziehbarkeit der Antworten
- Begrenzte Eignung für komplexes Unternehmenswissen
GraphRAG versteht Zusammenhänge
Ein Wissensgraph modelliert Entitäten, Beziehungen und Regeln explizit. RAG greift gezielt auf dieses Wissen zu.
- Deutlich höherer Kontextbezug
- Konsistente KI-Antworten über verschiedene Abfragen hinweg
- Weniger Halluzinationen durch explizite Wissensmodelle
- Erklärbare & nachvollziehbare Antworten: Quellen, Beziehungen und Entscheidungslogik sind transparent
- Stabile Grundlage für skalierbare KI-Anwendungen
Ansprechpartner
Wir freuen uns auf Ihre Anfrage
Karsten Schrempp
FAQ
Häufige Fragen zu Wissensgraphen und KI im Unternehmen
Was ist ein Wissensgraph?
Ein Wissensgraph ist eine strukturierte Darstellung von Wissen in Form eines semantischen Netzwerks. Dieses verbindet Daten über Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen) und macht durch Semantik die Zusammenhänge zwischen Informationen verständlich. So werden Informationssilos aufgebrochen und unternehmensspezifisches Wissen – zum Beispiel rund um Produkte – nutzbar gemacht. Dabei spielt es keine Rolle, ob die Daten in strukturierter oder unstrukturierter Form vorliegen.
Was sind KI-Wissensgraphen?
KI-Wissensgraph baut auf dem Prinzip des Wissensgraphen auf, geht aber einen Schritt weiter: KI-Techniken werden genutzt, um den Graphen automatisch zu erstellen, zu erweitern oder auszuwerten.
- KI hilft z. B. beim Extrahieren von Wissen aus Texten, beim Erkennen fehlender Beziehungen oder bei der Schlussfolgerung neuer Fakten.
- Schwerpunkt: Integration von KI, um Wissen nicht nur zu speichern, sondern intelligent nutzbar zu machen.
Warum braucht man überhaupt Wissensgraphen?
Wissensgraphen helfen, Informationen aus unterschiedlichen Datensilos zu verbinden und in einen gemeinsamen Kontext zu bringen. So werden Zusammenhänge sichtbar, die zuvor verborgen waren. Wissen wird strukturiert, auffindbar und wiederverwendbar. Ein bekanntes Beispiel ist der Knowledge Graph von Google: Er sorgt dafür, dass Google nicht nur Suchbegriffe erkennt, sondern auch die Bedeutung dahinter versteht, z. B. dass „Paris“ eine Stadt, eine Person oder eine Figur aus der Mythologie sein kann. Genau dieses Prinzip lässt sich auch in Unternehmen nutzen, um technische Informationen, Produktdaten oder Kundenwissen intelligent zu verknüpfen und zugänglich zu machen. Gerade im Zeitalter von KI sind solche Wissenspräsentationen besonders wertvoll, da sie faktenbasierte Datenstrukturen bereitstellen und so das Risiko sogenannter „Halluzinationen“ reduzieren. Sie machen Wissen transparent, überprüfbar und schaffen eine belastbare Grundlage für datengetriebene Entscheidungen, Analysen und neue Services.
Was ist der Unterschied zwischen RAG und GraphRAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) durchsucht Dokumente und liefert KI-Antworten auf Basis von Texten. Für einfache Abfragen funktioniert das gut – bei komplexem, stark vernetztem Wissen stößt klassisches RAG jedoch schnell an Grenzen: Antworten können inkonsistent sein, Halluzinationen auftreten und die Nachvollziehbarkeit leidet.
GraphRAG kombiniert RAG mit einem Wissensgraphen, der Entitäten, Beziehungen und Regeln explizit modelliert. Dadurch profitieren Unternehmen von:
- Besserem Kontextbezug und konsistenten Antworten
- Weniger Halluzinationen durch strukturiertes Wissen
- Erklärbaren Ergebnissen mit transparenten Quellen und Zusammenhängen
- Skalierbaren Lösungen für komplexes Unternehmenswissen
Kurz gesagt: Klassisches RAG liefert schnelle Antworten aus Dokumenten, GraphRAG liefert verlässliche, nachvollziehbare und konsistente Antworten, besonders bei komplexem, vernetztem Wissen.
Ihre Frage ist nicht dabei?
Wir beantworten alle offenen Punkte gerne persönlich.