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
Kontakt aufnehmen
Führende Unternehmen vertrauen uns
Previous
Next

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.

Whitepaper herunterladen
Wissensgraphen Mock-Up Whitepaper

Warum KI Wissensgraphen braucht

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.

  • Wissensgraphen für komplexe Informationslandschaften
  • KI-fähige Wissensbasis für LLM, RAG und intelligente Anwendungen​
  • Zuverlässige, langjährige Erfahrung in Industrie & Maschinenbau​

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.

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.

Schaffen Sie Klarheit mit einer KI-fähigen Wissensbasis – wir beraten Sie gerne.

Kontakt aufnehmen

Schritt für Schritt zum Knowledge Graph

01 Zieldefinition & Use Cases entwickeln

Gemeinsam definieren wir strategische Ziele, messbare Erfolgskriterien und konkrete Anwendungsfälle für Ihren Wissensgraphen. So stellen wir sicher, dass Ihr Projekt echten geschäftlichen Mehrwert liefert und alle relevanten Informationen aus verschiedenen Abteilungen einbezogen werden.

02 Datenanalyse & Wissensmodell-Konzeption

Wir analysieren Ihre Datenlandschaft, bestehende Informationsflüsse und Datensilos. Auf Basis dieser Analyse entwickeln wir ein belastbares Wissensmodell (Taxonomie, Ontologie, Thesaurus) und eine technische Architektur – die Grundlage für eine skalierbare, KI-fähige Wissensbasis.

03 Praxisnahe Umsetzung & Skalierung

Ein Proof of Concept mit echten Daten zeigt sofort den Nutzen: Zusammenhänge werden sichtbar, Informationen aus unterschiedlichen Systemen vernetzt. Darauf aufbauend erstellen wir eine Roadmap für den Rollout und die unternehmensweite Integration, damit Ihre Wissensgraph langfristig erfolgreich und KI-ready ist.

„Wir nutzen Wissensgraphen mit unseren Kunden seit Langem, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen. Ein aktuelles Einsatzszenario sind KI-Chatbots, bei denen Halluzinationen und Falschinformationen ein großes Risiko darstellen. Dieses Risiko lässt sich reduzieren, indem Antworten mithilfe von Wissensgraphen validiert werden.“
Karsten SchremppPartner & Consultant
Karsten Schrempp

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.
Klassisches RAG:

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 (RAG und Wissensgraphen):

Ein Wissensgraph modelliert Entitäten, Beziehungen und Regeln explizit. RAG greift gezielt auf dieses strukturierte 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
RAG findet Informationen. GraphRAG versteht Zusammenhänge.

Service Copilot von ZEISS

Der intelligente Assistent, den sich jedes Service Team wünscht

Das Wissen ist da. Erfahrung auch. Doch 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.

Weiterlesen >

Nehmen Sie Kontakt auf

Vernetzen Sie Ihre Informationen und schaffen Sie eine KI-fähige Wissensbasis – wir beraten Sie gerne.

Karsten Schrempp
Partner & Consultant

FAQs

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.

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.
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. 

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.