Business Cases · Entscheiden
GraphRAG lohnt sich nicht automatisch. Es zahlt sich aus, wenn Beziehungen, Quellenpfade, Governance oder langfristiger Kontext den Antwortwert messbar erhöhen. Finde mit dem Fit-Check heraus, wo dein Fall steht.
Fit-Check
Sieben typische Signale – markiere, was zutrifft. Die Empfehlung bewegt sich live zwischen RAG, Hybrid Retrieval und GraphRAG.
Was trifft auf deinen Fall zu? Tippe alles an, was passt.
Empfehlung
Markiere die Aussagen, die auf deinen Fall zutreffen – die Empfehlung passt sich live an.
Kein Urteil, sondern ein Startpunkt: Der Check gewichtet typische Signale. Die Kriterien darunter zeigen das Warum.
Das Warum
Worauf der Check basiert: RAG und GraphRAG im direkten Vergleich – Kriterium für Kriterium, mit dem jeweils stärkeren Ansatz.
GraphRAG gewinnt bei
Mehrsprung-Fragen · Nachvollziehbarkeit & Audit · Entitäten & Beziehungen · Governance & Compliance · Evaluation & Observability
RAG reicht bei
Aufbauaufwand · Einfache Dokumentenfragen · Wartung & Aktualisierung
Entscheidungssignal
Starte mit RAG, wenn die Fragen lokal im Dokument beantwortbar sind. Prüfe Hybrid Retrieval oder GraphRAG, sobald Beziehungen, Auditpfade oder stabile Entitäten den Antwortwert bestimmen.
Typischerweise schwach: findet relevante Fragmente, kann Beziehungsketten aber nur indirekt rekonstruieren.
Stark: Graphtraversal folgt expliziten Beziehungen über mehrere Hops.
Ohne zusätzliche Verfahren schwerer erklärbar, weil ähnliche Fragmente nicht automatisch einen prüfbaren Pfad bilden.
Stark, wenn Antwortpfade, Quellen und Graphtraversal konsequent protokolliert werden.
Beziehungen bleiben meist implizit und hängen stark von Chunking, Prompting und Re-Ranking ab.
Stark: Entitäten und Beziehungen sind explizite Bausteine im Graph.
Für einfache Quellenhinweise nutzbar, aber Berechtigungen, Ableitungen und Toolgrenzen müssen zusätzlich kontrolliert werden.
Gut, wenn Rechte, Ontologien, Constraints und Quellenpfade als prüfbare Regelwerke durch die Pipeline getragen werden.
Gut messbar, wenn Retrieval, Kontextpaket, Antwortqualität und Kosten getrennt protokolliert werden.
Hoher Nutzen, aber nur mit Traces für Dokumente, Entitäten, Graphpfade, Reranking, Quellen und Toolaufrufe belastbar.
Geringer Einstieg: Dokumente einbetten, Vektordatenbank laden, Retrieval messen.
Deutlich höherer Einstieg: Entitätsextraktion, Graph-Design, Ontologie und Retrieval-Pipeline.
Gut: Für 'Was steht in Dokument X?' ist Ähnlichkeitssuche oft ausreichend.
Meist nur begrenzter Zusatznutzen, wenn keine Beziehungen oder Regeln ausgewertet werden.
Einfacher Betrieb: neue Dokumente einbetten, hinzufügen, Berechtigungsmetadaten pflegen und Retrieval-Qualität erneut prüfen.
Aufwendiger Betrieb: Graph-Updates, Entity Resolution, temporale Aussagen, Provenance und Konsistenz müssen aktiv beherrscht werden.
Starker Startpunkt für dokumentnahe Fragen, FAQ und schnelle Baselines.
Stärker bei Dokumentgraphen, Domänengraphen, Semantic Layern und Agentenarchitekturen mit Beziehungskontext.
Nächster Schritt
Ein 30-minütiges kostenloses Erstgespräch reicht, um zu klären, ob GraphRAG für deinen konkreten Use Case sinnvoll ist — und welches Format passt.
Kostenloses Erstgespräch anfragenKein Commitment — 30 Minuten, kostenlos.