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Öffentlicher Field Guide für GraphRAG, Knowledge Graphs, AI-Architekturen und bessere Entscheidungen in komplexen Wissenssystemen.

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© 2026 Meierhoff Systems · GraphRAG Compass

Orientierung für Entscheidungen in Wissenssystemen

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Graph-Typ · Interaktion und Memory

Conversational Graph

Ein Conversational Graph modelliert Gesprächsverlauf, Nutzerziele, Entscheidungen, Präferenzen, offene Fragen und Feedback als wiederverwendbaren Kontext.

Zweck
Struktur
Use Cases
Tools

Was wurde im Gespräch gelernt, entschieden, korrigiert oder offengelassen, das für die nächste Antwort relevant ist?

Rolle im Compass

Er verbindet GraphRAG mit Agent Memory: Quellen, Fachobjekte und Arbeitsverlauf werden gemeinsam sichtbar.

Er hilft Agenten, längere Aufgaben über mehrere Schritte, Sitzungen oder Rollen hinweg kohärent fortzusetzen.

Typische Knoten

  • Nutzer
  • Session
  • Ziel
  • Frage
  • Antwort
  • Entscheidung
  • Präferenz
  • Feedback
  • Offener Punkt

Typische Kanten

  • fragte
  • antwortete
  • korrigierte
  • bestätigte
  • widerspricht
  • gehört zu Aufgabe
  • setzt voraus

Quellen

  • Chats
  • Supportverläufe
  • Agentenläufe
  • Feedback
  • Tool-Ausgaben
  • Notizen

Zeitverhalten

Stark sequenziell. Aussagen brauchen Zeitpunkt, Sprecher, Status und Regeln für Überschreiben oder Vergessen.

Stärken

  • Macht längere Arbeit über Sessions hinweg anschlussfähig.
  • Nutzerfeedback kann strukturiert in spätere Antworten einfließen.
  • Hilft bei Aufgaben, die aus vielen kleinen Entscheidungen bestehen.

Grenzen

  • Privacy, Löschbarkeit und Nutzerkontrolle sind besonders wichtig.
  • Falsche Erinnerungen können sich in spätere Arbeit einschleichen.
  • Ohne klare Schreibregeln wird Memory zu verrauschtem Chatarchiv.

Beispiele

Beratungsassistent

Ziele, Annahmen, Kundensituation, Entscheidungen und offene Punkte werden gespeichert, damit ein Agent das Projekt später fortführen kann.

Support-Graph

Kundenhistorie, Produkte, Tickets, Eskalationen und bestätigte Lösungen werden verbunden, um nächste Antworten präziser zu machen.

Retrieval

Wie dieser Graph abgefragt wird

Retrieval fragt nach aktuellen Zielen, bestätigten Fakten, offenen Punkten, Rollen und relevanten früheren Entscheidungen.

Use Cases

  • Agent Memory und persönliche Arbeitsassistenz
  • Support- und Customer-Success-Verläufe
  • Beratungs- und Research-Projekte
  • Feedbackschleifen für GraphRAG-Systeme

Qualitätssignale

  • Nutzer können gespeicherten Kontext ansehen und korrigieren.
  • Das System unterscheidet Fakt, Präferenz, Annahme und Entscheidung.
  • Alte Aussagen werden nicht blind als aktueller Zustand verwendet.

Typische Fehler

  • Alles wird gespeichert, aber nichts ist vertrauenswürdig.
  • Private oder sensible Gesprächsinhalte werden ohne klare Kontrolle wiederverwendet.
  • Der Agent hängt an alten Annahmen, obwohl sie korrigiert wurden.

Tools und Plattformen

Graphiti / Zep

Memory-orientierte Graphschicht für Agenten und zeitliche Episoden.

Neo4j

Kann Gesprächs- und Arbeitszustände als expliziten Graph speichern.

Memgraph

In-Memory-Graphdatenbank für schnelle, laufende Kontextabfragen.

LangGraph

Kein Graphstore, aber nützlich für zustandsbehaftete Agentenflows.

Pragmatischer Einstieg

Wie man klein beginnt

Mit wenigen Memory-Typen starten: Ziel, Entscheidung, Präferenz, offener Punkt, Quelle und Zeitstempel.

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Andere Graph-Typen

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