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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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Tool- und Plattformdetail

LlamaIndex

Open-Source-Framework für RAG-Anwendungen mit PropertyGraphIndex, Datenkonnektoren und GraphRAG-nahen Bausteinen.

Production
Open Source
RAG Framework
PropertyGraphIndex

Kuratierte Tool- und Plattformseite auf Basis der lokalen Compass-Daten

Wofür dieses Tool oder diese Plattform steht

RAG-Framework mit Graph-nahen Indexbausteinen und breitem Integrationsökosystem.

Orientierungsfrage

Relevant, wenn GraphRAG schnell als Python-/TypeScript-Anwendungsstack prototypisiert werden soll.

Reifegrad
Production

Produktionsnah einsetzbar; stabile Implementierungen und belastbarere Betriebs- oder ROI-Signale.

Betriebsmodell
Open Source
Fokus
RAG Framework · PropertyGraphIndex · Connectors

Wann anschauen?

Engineering-Teams, die GraphRAG als Anwendung oder Pipeline schnell bauen und testen wollen.

Worauf achten?

LlamaIndex ist kein Graphdatenbankersatz. Betrieb, Governance, Persistenz, Rechte und Datenqualität müssen in der Zielarchitektur ergänzt werden.

Praktischer Einstieg

Start mit PropertyGraphIndex auf einem kleinen Dokumentset, danach Integration mit Neo4j, Vector Store oder anderen Speichern prüfen.

Tool- und Plattformprofil

Produktform

Open-Source RAG-Framework und Datenframework

Kernnutzen

Daten laden, indexieren, abfragen und mit LLMs verbinden

Einordnung

Framework statt Datenbank oder Semantic-Layer-Plattform

Was das Tool oder die Plattform konkret mitbringt

LlamaIndex gehört in die Framework-Gruppe: Es hilft beim Bau von GraphRAG-Pipelines, ersetzt aber nicht die Entscheidung für Datenhaltung, Governance und semantische Modellierung.

PropertyGraphIndex

Graph-nahe Indexstruktur für Entitäten, Beziehungen und Abfragen.

Connectors

Viele Datenquellen können in RAG-Pipelines eingebunden werden.

Integrationen

Vector Stores, Graphdatenbanken und LLM-Provider lassen sich kombinieren.

Wie du Stärken und Grenzen lesen solltest

Die Stärken liegen in Geschwindigkeit und Integration. Die Grenzen entstehen bei Betrieb, Governance und langfristiger Wissensinfrastruktur.

Stärken

  • Sehr guter schneller Einstieg für RAG- und GraphRAG-Prototypen.
  • Breites Integrationsökosystem und aktive Entwickler-Community.
  • Hilft, Pipeline-Logik vor Infrastrukturentscheidungen zu testen.

Grenzen

  • Kein vollständiges Betriebsmodell für Enterprise-GraphRAG.
  • Semantik, Ontologie und Governance müssen separat modelliert werden.
  • Framework-Komfort kann Architekturentscheidungen verdecken, wenn man zu früh produktiv gehen will.

Bewertungsfragen

  1. Bauen wir einen Prototyp oder eine produktive Plattform?
  2. Welche Datenhaltung soll nach dem Framework-Pilot bleiben?
  3. Wie messen wir Retrieval-Qualität und Graphnutzen?

Anschluss im Compass

Konzepte

GraphRAGRAGGraph ConstructionKnowledge Graphs

Quellen und Ressourcen

LlamaIndexPropertyGraphIndex Guide