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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 · Fachliche Realität

Domänen-Graph

Ein Domänen-Graph modelliert die fachliche Welt einer begrenzten Domäne: Objekte, Rollen, Regeln, Verantwortlichkeiten und Abhängigkeiten.

Zweck
Struktur
Use Cases
Tools

Welche fachlichen Dinge existieren in dieser Domäne, und wie hängen sie belastbar zusammen?

Rolle im Compass

Er ist die wichtigste Gegenperspektive zum Dokument-Graph: Im Zentrum stehen fachliche Dinge und ihre belastbaren Beziehungen.

Er hilft, Entscheidungen, Abhängigkeiten, Gültigkeiten und Verantwortlichkeiten nachvollziehbar zu machen.

Typische Knoten

  • Kunde
  • Vertrag
  • Klausel
  • Policy
  • System
  • Kontrolle
  • Risiko
  • Nachweis

Typische Kanten

  • unterliegt
  • regelt
  • betrifft
  • verantwortet
  • belegt
  • ersetzt
  • ist abhängig von

Quellen

  • Fachdatenbanken
  • ERP/CRM
  • Policies
  • Vertragsdaten
  • Prozessmodelle
  • manuelle Reviews

Zeitverhalten

Oft stabiler als Dokument-Graphen, aber einzelne Beziehungen brauchen Gültigkeit, Status und Verantwortliche.

Stärken

  • Erklärt fachliche Pfade über Texttreffer hinaus.
  • Ist nah an Entscheidungen, Verantwortlichkeiten und Business-Regeln.
  • Kann als gemeinsame Referenz für Teams, Agenten und Audits dienen.

Grenzen

  • Modellierungsaufwand ist höher als bei dokumentennahem Retrieval.
  • Fachliche Konflikte zwischen Teams werden sichtbar und müssen entschieden werden.
  • Zu breite Domänen führen schnell zu Scope Explosion.

Beispiele

Vertrags- und Policy-Graph

Kunden, Verträge, Klauseln, Policies und Kontrollen werden verbunden, damit Auswirkungen neuer Regeln nachvollziehbar werden.

Systemabhängigkeitsgraph

Services, Datenflüsse, Teams und Betriebsrisiken werden modelliert, um Impact-Fragen über mehrere Systeme zu beantworten.

Retrieval

Wie dieser Graph abgefragt wird

Retrieval läuft über fachliche Entitäten, Beziehungspfade, Filter, Rollen und gegebenenfalls zugehörige Quellenbelege.

Use Cases

  • Compliance Impact Analysis
  • Abhängigkeitsanalyse in IT- und Prozesslandschaften
  • Erklärbare fachliche Entscheidungsunterstützung
  • Business-Glossar plus operative Regeln

Qualitätssignale

  • Beziehungstypen sind fachlich eindeutig.
  • Fachnutzer können Pfade prüfen und korrigieren.
  • Der Graph beantwortet Fragen, die RAG nicht stabil lösen kann.

Typische Fehler

  • Ein universaler Enterprise-Graph wird begonnen, bevor eine konkrete Domäne klar ist.
  • Relationen sind sprachlich schön, aber nicht entscheidungsfähig.
  • Dokumentextraktionen werden ungeprüft als fachliche Wahrheit behandelt.

Tools und Plattformen

Neo4j

Gut für explizite Fachobjekte, Pfade und Cypher-Abfragen.

ArangoDB

Multi-Model-Ansatz, wenn Graph und Dokumentdaten zusammen verwaltet werden.

Palantir Ontology

Operatives Ontologie-Modell für Enterprise-Domänen.

Stardog

Stark, wenn Ontologien, Reasoning und föderierte Daten wichtig sind.

Pragmatischer Einstieg

Wie man klein beginnt

Eine begrenzte Domäne wählen, echte Entscheidungsfragen sammeln und nur die dafür nötigen Entitäten modellieren.

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