Landkarte · Ontologie
Die Ontologie zeigt die semantischen Beziehungen zwischen den Konzepten. Sie beantwortet: Was erzeugt was, was nutzt was, und welche Bedeutungsschicht liegt dazwischen?
Diese Seite ist die Konzeptlandkarte, nicht die Detailerklärung einzelner Begriffe.
GraphRAG entsteht aus mehreren Schichten: Retrieval findet Kontext, Graphen strukturieren Beziehungen, Ontologien klären Bedeutung, Semantic Layer machen Bedeutung nutzbar und Agenten verwenden diesen Kontext in Arbeitsschritten.
Jede Kante ist eine Aussage: Subjekt – Prädikat – Objekt. Fahr über ein Konzept, um seine Beziehungen aufleuchten zu sehen, und klick dich in die Details.
Fahr über ein Konzept, um seine Beziehungen aufleuchten zu sehen – jede Kante ist eine Aussage (Subjekt → Prädikat → Objekt). Klick führt zur Konzeptseite.
Ontologiedefiniert Bedeutung für →Knowledge Graph
Sie klärt Klassen, Relationen, Regeln und fachliche Grenzen einer Domäne.
Ontologiedefiniert Bedeutung für →Semantic Layer
Dieselbe Bedeutung steuert, was im Semantic Layer erlaubt und sichtbar ist.
Graph Constructionerzeugt →Knowledge Graph
Aus Quellen entstehen Knoten, Kanten, Eigenschaften, Provenance und Update-Regeln.
Semantic Layeroperationalisiert →Knowledge Graph
Er macht Bedeutung nutzbar für Abfragen, Metriken, Rollen und Agentenaktionen.
GraphRAGnutzt →Knowledge Graph
GraphRAG beantwortet Fragen mit Entitäten, Beziehungen, Pfaden oder Communities.
RAG zeigt das Basismuster: Dokumente suchen, Kontext liefern, Antwort generieren.
Hybrid Retrievalkombiniert Suchsignale für →GraphRAG
Vektor-, Keyword-, Metadaten- und Graphsignale werden im Query-Vorgang gemeinsam bewertet.
GraphRAGliefert Kontext für →Agent
Der Agent verwendet Graphkontext in Arbeitsschritten und Antworten.
Context Graphmodelliert Zustand für →Agent
Ziele, Quellen, Claims, Entscheidungen und offene Fragen werden explizit.
Agent Memorypersistiert Kontext für →Agent
Entscheidungen, Präferenzen und Fakten bleiben über Sitzungen nutzbar.
MCP & A2Astandardisiert Tools für →Agent
MCP kapselt Tools und Kontextserver; A2A beschreibt Agentenzusammenarbeit.
Ontologie klärt Klassen, Relationen und fachliche Grenzen.
RDF formuliert Bedeutung als Tripel aus Subjekt, Prädikat, Objekt.
Knowledge Graph speichert Instanzen mit Eigenschaften und Provenance.
Semantic Layer steuert Abfragen, Rollen und erlaubte Aktionen.
GraphRAG nutzt Beziehungskontext für präzisere Antworten.