Zum Inhalt springen
GraphRAG Compass
  • Grundlagen
  • Architekturen
  • Praxis
  • Business Cases
  • Lernpfad
  • Simulation
  • Landkarte
GraphRAG Compass

Öffentlicher Field Guide für GraphRAG, Knowledge Graphs, AI-Architekturen und bessere Entscheidungen in komplexen Wissenssystemen.

Erkunden

  • Grundlagen
  • Architekturen
  • Praxis
  • Business Cases
  • Simulation
  • Landkarte

Lernen

  • Lernpfad
  • Mini-Use-Case
  • GraphRAG Poster
  • Glossar

Über

  • About
  • LinkedIn

Discovery

  • llms.txt
  • llms-full.txt
  • sitemap.xml

Rechtliches

  • Impressum
  • Datenschutz

© 2026 Meierhoff Systems · GraphRAG Compass

Orientierung für Entscheidungen in Wissenssystemen

Zurück zu Tools & Plattformen

Tool- und Plattformdetail

Weaviate

Open-Source-Vector-Datenbank mit Hybrid Search, Metadatenfiltern und RAG-naher Entwicklererfahrung.

Production
Open Source
Vector Database
Hybrid Search

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

Wofür dieses Tool oder diese Plattform steht

Vector- und Hybrid-Retrieval-Infrastruktur für RAG- und GraphRAG-Stacks.

Orientierungsfrage

Relevant als Retrieval-Baustein, wenn semantische Suche und Keyword-Signale kombiniert werden sollen.

Reifegrad
Production

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

Betriebsmodell
Open Source
Fokus
Vector Database · Hybrid Search · RAG

Wann anschauen?

Teams, die robuste semantische Suche als Baustein brauchen.

Worauf achten?

Weaviate modelliert nicht automatisch fachliche Beziehungen wie ein Knowledge Graph. Graphkontext muss aus anderen Komponenten kommen.

Praktischer Einstieg

Start mit RAG-Baseline, dann Hybrid Search und Metadatenfilter gegen GraphRAG-Varianten vergleichen.

Tool- und Plattformprofil

Produktform

Vector-Datenbank und Retrieval-Plattform

Kernnutzen

Embeddings, Hybrid Search, Filter und RAG-Integration

Einordnung

Retrieval-Infrastruktur, nicht primäre Graphdatenbank

Was das Tool oder die Plattform konkret mitbringt

Weaviate gehört in die Retrieval-Gruppe. Es löst Suche und Kontextauswahl, aber nicht automatisch Ontologie, Beziehungen oder Domänen-Graphen.

Vector Search

Semantische Suche über Embeddings.

Hybrid Search

Kombiniert Vektor- und Keyword-Signale.

Filter

Metadaten können Retrieval gezielt einschränken.

Wie du Stärken und Grenzen lesen solltest

Die Stärken liegen in Retrieval. Die Grenzen liegen dort, wo Beziehungen, Regeln und Graphpfade entscheidend werden.

Stärken

  • Stark für RAG und Hybrid-Retrieval-Baselines.
  • Gute Entwicklererfahrung und RAG-nahe Dokumentation.
  • Hilfreich als Baustein neben Graphdatenbanken.

Grenzen

  • Kein Ersatz für explizite Graphbeziehungen und Pfadlogik.
  • Ontologie, Entity Resolution und Provenance bleiben separate Aufgaben.
  • GraphRAG-Mehrwert muss gegen starke Hybrid-Search-Baseline gemessen werden.

Bewertungsfragen

  1. Reicht Hybrid Search ohne Graph?
  2. Welche Metadatenfilter verbessern Retrieval messbar?
  3. Wann brauchen wir zusätzlich einen Knowledge Graph?

Anschluss im Compass

Konzepte

RAGHybrid RetrievalGraphRAG

Quellen und Ressourcen

WeaviateHybrid Search Docs