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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

Qdrant

Vector-Datenbank und Similarity-Search-Engine mit Filtern, Hybrid Search und starker Entwicklerorientierung.

Production
Open Source
Vector Database
Filtering

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

Wofür dieses Tool oder diese Plattform steht

Vector-Retrieval-Infrastruktur für robuste RAG-Baselines und Hybrid Search.

Orientierungsfrage

Relevant als robuste Vector-Retrieval-Basis für RAG, Hybrid Search und GraphRAG-Vorstufen.

Reifegrad
Production

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

Betriebsmodell
Open Source
Fokus
Vector Database · Filtering · Hybrid Search

Wann anschauen?

Teams, die Similarity Search, Filter und performantes Retrieval brauchen.

Worauf achten?

Qdrant speichert Vektoren und Payloads, aber keine fachliche Graphsemantik. Beziehungen und Reasoning müssen separat modelliert werden.

Praktischer Einstieg

Guter Start: Dokumentchunks mit Metadaten, Filterstrategie und Hybrid Search evaluieren.

Tool- und Plattformprofil

Produktform

Vector-Datenbank und Similarity-Search-Engine

Kernnutzen

Vector Search, Filter, Payloads und Hybrid-Retrieval-Patterns

Einordnung

Retrieval-Baustein neben oder vor GraphRAG

Was das Tool oder die Plattform konkret mitbringt

Qdrant sollte im Compass als Retrieval-Infrastruktur verstanden werden. Es ist wichtig, weil GraphRAG sich oft erst lohnt, wenn eine gute Vector-/Hybrid-Baseline nicht reicht.

Vector Search

Sucht ähnliche Chunks, Objekte oder Repräsentationen über Embeddings.

Payload Filtering

Metadaten können Suchräume einschränken und Ergebnisse kontrollierbarer machen.

Hybrid Patterns

Dense und Sparse Signale können für bessere Trefferlisten kombiniert werden.

Wie du Stärken und Grenzen lesen solltest

Die Stärken liegen in Retrieval-Kontrolle und Performance. Die Grenzen liegen bei expliziter Semantik und Beziehungspfaden.

Stärken

  • Stark für performante Vector-Suche und Filter.
  • Gute Basis, um GraphRAG gegen Vector-/Hybrid-Retrieval zu messen.
  • Open Source und entwicklernah.

Grenzen

  • Keine native Knowledge-Graph-Semantik.
  • Mehrsprung-Fragen und fachliche Beziehungen brauchen Zusatzarchitektur.
  • GraphRAG-Claims sollten nicht mit reiner Vector-Suche verwechselt werden.

Bewertungsfragen

  1. Welche Fragen scheitern trotz guter Vector-/Hybrid-Suche?
  2. Welche Filter sind fachlich belastbar?
  3. Wo beginnt der Bedarf nach Graphmodellierung?

Anschluss im Compass

Konzepte

RAGHybrid RetrievalGraphRAG

Quellen und Ressourcen

QdrantHybrid Search Course