Business Cases · Entscheiden
Kläre, ob deine Fragen Beziehungspfade brauchen und ob Daten sowie Kapazität für einen Graph-Test vorhanden sind. Der Fit-Check zeigt dir eine begründete Prüfrichtung.
Fit-Check
Beginne mit der Frageart. Bei Beziehungsfragen folgen Datenverfügbarkeit und Aufwand. Deine Angaben führen zu einem konkreten nächsten Prüfschritt.
Deine Prüfrichtung
Belegbarkeit und hohe Fehlerkosten sind Qualitätsanforderungen für jede Architektur. Für eine Graph-Empfehlung fehlt noch ein konkreter Beziehungsbedarf.
Nächster Prüfschritt
Sammle drei typische Fragen samt erwarteter Antwort und benötigten Quellen. Prüfe, welche davon einen Beziehungspfad brauchen.
Beziehungsfrage am Beispiel ansehenFür jede Variante: Quellenbelege, Zugriffsrechte und Fehlerfolgen prüfen. Hohe Fehlerkosten erfordern strengere Qualitätskontrollen.
Die Einordnung beruht auf deinen Angaben. Wirtschaftlichkeit zeigt sich erst im Vergleich von Nutzen, Qualität und Gesamtaufwand.
Das Warum
Ergänzende Orientierung: typische Stärken, Voraussetzungen und Qualitätsaufgaben von RAG und GraphRAG. Prüfe die tatsächliche Eignung an deinen Fragen und Daten.
Potenzial für Graphkontext
Mehrsprung-Fragen · Entitäten & Beziehungen
Stärken von dokumentnahem RAG
Aufbauaufwand · Einfache Dokumentenfragen · Wartung & Aktualisierung
Entscheidungssignal
Prüfe dokumentnahes RAG für Textstellenfragen und Graphkontext für explizite Beziehungspfade. Belege, Zugriffskontrolle und Evaluation gehören zu beiden Ansätzen. Der Vergleich am eigenen Fall zeigt den Zusatznutzen.
Typischerweise schwach: findet relevante Fragmente, kann Beziehungsketten aber nur indirekt rekonstruieren.
Stark: Graphtraversal folgt expliziten Beziehungen über mehrere Hops.
Beziehungen bleiben meist implizit und hängen stark von Chunking, Prompting und Re-Ranking ab.
Stark: Entitäten und Beziehungen sind explizite Bausteine im Graph.
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.
Quellenstellen, Versionen und Retrieval-Traces ermöglichen belegbare Antworten. Ihre Qualität muss geprüft werden.
Stark, wenn Antwortpfade, Quellen und Graphtraversal konsequent protokolliert werden.
Zugriffsrechte, Quellenfreigaben und Toolgrenzen müssen durch die gesamte Verarbeitung 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.
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.