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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

Alle Phasen
Phase 1 von 4 · Verstehen: GraphRAG-Grundlagen
01Das GraphRAG-Kontextbild02Was ein Graph ist03Welche Rolle das LLM spielt04Was RAG ist05Wie semantische Suche ähnliche Inhalte findet06Was ein Knowledge Graph ist07Wann Taxonomie und Ontologie helfen08Was GraphRAG ist09Phase-1-Checkpoint

Phase 1 · Checkpoint

Phase-1-Checkpoint

Du sortierst die acht Grundlagen zu einem einfachen Gesamtbild.

Phase-1-Checkpoint: Phase 1 ist abgeschlossen, wenn du die Bausteine von GraphRAG zusammenhängend erklären und auf eine reale Frage anwenden kannst.

Worum es hier geht

Dieser Checkpoint ist ein kurzer Review-Moment: Du hältst an und prüfst, ob aus den Einzelbegriffen ein nutzbares Denkwerkzeug geworden ist.

Die zentrale Frage lautet: Kannst du eine neue Anfrage nehmen und sauber entscheiden, welche Rolle Quellen, Suche, Graph, LLM und Quellenbezug übernehmen?

Der Checkpoint verbindet drei Ziele. Erstens: Du kannst GraphRAG in eigenen Worten erklären. Zweitens: Du kannst die wichtigsten Bausteine trennen, ohne Begriffe zu vermischen. Drittens: Du kannst eine reale Frage so zerlegen, dass daraus eine sinnvolle nächste Praxisarbeit entsteht.

Wenn das gelingt, ist Phase 1 abgeschlossen. Phase 2 kann konkret werden: Dokumente vorbereiten, Entitäten stabilisieren, Quellenbezug prüfen, Retrieval testen und Fehler sichtbar machen.

Phase 1 ist abgeschlossen, wenn du die Bausteine von GraphRAG zusammenhängend erklären und auf eine reale Frage anwenden kannst.

Gesamtbild

Neue Frageaus demArbeitskontextCheckpointQuellenSucheGraphLLMTestPhase 2Praxisfallvorbereitenbereit, wenn Quellen · Suche · Graph · LLM · Test klar sind

Die acht Grundlagen-Steps bauen eine Kette. Am Anfang steht die Architekturperspektive: GraphRAG arbeitet mit Quellen, Suche, Graphstruktur und LLM-Antwort. Danach werden die Grundbausteine einzeln stabilisiert: Ein Graph modelliert Knoten, Kanten, Eigenschaften und Pfade. Ein LLM formuliert Antworten aus bereitgestelltem Kontext. RAG liefert diesen Kontext über Retrieval und Kontextpaket.

In der Mitte geht es um die Verbindung von Ähnlichkeit und Bedeutung. Vektoren machen semantische Nähe auffindbar. Ein Knowledge Graph modelliert relevante Entitäten, Beziehungen, Quellen und Bedeutung. Taxonomie und Ontologie helfen, diese Bedeutung zu stabilisieren, wenn Begriffe, Regeln und Beziehungstypen kontrollierbar werden müssen.

Am Ende kommt die Kombination: GraphRAG verbindet diese Bausteine, wenn Beziehungen, Pfade und Nachvollziehbarkeit zur Antwort gehören. Genau deshalb baut Phase 1 ein Architekturmodell im Kopf auf.

Beispiel

Ein Compliance-Team möchte wissen: "Welche Projekte sind betroffen, wenn die Richtlinie für kritische Kundensysteme geändert wird?"

Die Frage klingt zunächst wie Dokumentensuche. Sie braucht aber mehrere Bausteine: die Richtlinie als Quelle, den Systemkatalog mit der Klassifikation, die Projektliste als strukturierte Zuordnung, Beziehungen zwischen Richtlinie, System, Projekt und Team sowie den Quellenbeleg für die Prüfpflicht.

RAG kann den passenden Richtlinienabschnitt und die CRM-Klassifikation finden. Graphkontext wird interessant, wenn das System über Richtlinie, Systemklasse, System und Projekt hinweg verbinden muss: Richtlinie A definiert eine Pflicht für kritische Kundensysteme, CRM gehört zu dieser Klasse, Projekt Alpha nutzt CRM, und Customer Core verantwortet die Prüfung.

Der Checkpoint fragt also nicht: "Ist GraphRAG besser?" Er fragt: "Welche Art von Frage liegt vor, welche Quellen tragen die Antwort, welche Beziehungen wären wichtig und welcher kleine Test zeigt das?"

Selbstdiagnose

Du bist auf einem guten Stand, wenn du eine GraphRAG-Frage in fünf Minuten erklären kannst: Woher kommt die Information? Wie wird sie gefunden? Welche Beziehungen sind wichtig? Was sieht das LLM? Welche Quellen machen die Antwort prüfbar?

Prüfe dich an fünf Fragen:

1. Kannst du erklären, welche Quellen eine Antwort tragen müssten? 2. Kannst du erklären, was RAG über passende Textstellen leisten kann? 3. Kannst du zeigen, wann ein Graphpfad zusätzlich hilft? 4. Kannst du die Rolle des LLM von Quellen, Suche und Graph trennen? 5. Kannst du grob unterscheiden, was Graph, Knowledge Graph und Ontologie jeweils beitragen?

Wenn eine dieser Fragen unsicher ist, ist das kein Fehler. Es zeigt nur, welchen Step du vor Phase 2 kurz wiederholen solltest.

Mini-Aufgabe

Nutze den Compliance-Fall:

Ein Compliance-Team fragt: "Welche Projekte und Teams sind betroffen, wenn CRM jährlich geprüft werden muss?"

Zerlege die Frage in fünf Punkte: Art der Frage, Quellen, fachliche Objekte, wichtige Beziehungen und nächster Test.

Musterlösung
Art der Frage

Betroffenheit über Richtlinie, System und Projekt. Die Antwort braucht Texttreffer, Beziehungspfade und einen Quellenbeleg.

Quellen

Richtlinie A (Abschnitt 4.2), Systemkatalog, Projektliste und Verantwortlichkeitsnotiz.

Fachliche Objekte

Richtlinie, Systemklasse, CRM, Projekt Alpha, Team Customer Core, Prüfpflicht.

Wichtige Beziehungen

Richtlinie definiert Pflicht für Systemklasse. CRM ist als kritisches Kundensystem klassifiziert. Projekt Alpha nutzt CRM. Customer Core verantwortet CRM. Diese Beziehungen erklären, warum Projekt Alpha betroffen ist.

Nächster Test

Eine RAG-Antwort gegen eine einfache Graphkontext-Variante vergleichen und prüfen, ob die Graphvariante die Betroffenheit besser begründet und belegt.

Bereit für Phase 2

Du bist bereit für Phase 2, wenn du mit einer konkreten Frage startest. Du solltest erklären können, welche Quellen relevant sind, wo Suche hilft, welche Beziehungen wichtig werden und warum jede belastbare Antwort Quellenbezug braucht.

Du brauchst noch keine produktive GraphRAG-Pipeline. Du solltest sagen können, welche Systemschicht die Antwort primär trägt, welche Grenzen sichtbar sind und welcher nächste praktische Test sinnvoll wäre.

In Phase 2 arbeitest du mit echten Quellen und konkreten Fragen. Dort geht es um Dokumentverarbeitung, Entity Resolution, Zeit, Provenance, Retrieval-Qualität und Evaluation. Du prüfst, welche Quellen tragen, welche Beziehungen stabil sind, wo Antworten scheitern und welcher nächste Test sinnvoll ist.

Kernaussage

Phase 1 ist abgeschlossen, wenn du die Bausteine von GraphRAG zusammenhängend erklären und auf eine reale Frage anwenden kannst.

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Kernaussage

Phase 1 ist abgeschlossen, wenn du die Bausteine von GraphRAG zusammenhängend erklären und auf eine reale Frage anwenden kannst.

Checkpoint

Du kannst die Bausteine von GraphRAG in eigenen Worten erklären.