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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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GraphRAG Explainer

Simulation · Antwortmaschine

Eine kuratierte Antwortmaschine: Frage wählen, Parameter drehen und sehen, wie Quellen, Code, Retrieval-Schicht, Prompt, LLM und Antwort-Aussagen zusammenarbeiten.

Simulierte Engine

feste Demo-Daten · keine Modellinferenz · Mini-Use-Case

Workbench

Beispielfragen

Frage

Welche Projekte sind betroffen, wenn die Richtlinie für kritische Kundensysteme geändert wird?

Welche Projekte sind betroffen, wenn die Richtlinie für kritische Kundensysteme geändert wird?

Probiere: Stelle auf Vector-only und beobachte, was Graph, Prompt und die dritte Antwort-Aussage verlieren — dann zurück auf Hybrid mit 2-Hop.

Aktive Frage

Richtlinienänderung

Retrieval

Graph-Tiefe

Antwort

Antwortmaschine · Maschinenraum

Vom Query-Signal zur belegten Antwortspur

Quellen liefern Fakten, Code steuert den Ablauf, die Retrieval-Schicht findet Belege und Pfade, der Prompt bündelt Kontext, das LLM formuliert Antwort-Aussagen.

Hybrid · 2-Hop

Quellen

Rohmaterial

↓Code fragt Quellen und Indexe ab

Code / Orchestrierung

Ablaufregler

1

Frage analysieren

→

extract_signals(query)

Entitäten & Konzepte erkennen

2

Retrieval starten

→

retrieve(signals, mode)

Suchkanäle parallel anfragen

BM25EmbeddingGraph-Hops
3

Treffer mergen

→

score_and_rank(candidates)

Score, Graphnähe, Autorität

4

Prompt bauen

→

build_prompt(top_k)

Belege, Pfad und Regeln bündeln

5

LLM aufrufen

→

call_llm(prompt)

Simuliertes LLM formuliert Antwort

6

Aussagen prüfen

validate(claims, sources)

Antwort-Aussagen gegen Belege markieren

↓Retrieval liefert Treffer und Pfade

Retrieval-Schicht

Keyword-Index · Vector-Index · Graphdatenbank

Aktueller Retrieval-Modus

Hybrid: Text + Pfad

Quellenbelege und Graphpfad zusammen

Hybrid führt semantische Texttreffer, Quellenautorität und Graphpfad zusammen. Beziehungen sind über den Pfad sichtbar und zugleich über passende Quellen im Kontext abgesichert.

Bester Treffer-Score je Kanal (0–100, kuratiert)

Keyword-Index

exakte Begriffe

94

Vector-Index

semantische Nähe

88

Graphdatenbank

3 relevante Knoten

94

Metadaten

AutoritätOwnerQuelleAktualität

Graphdatenbank

extrahierter Pfad aus Beziehungen

RichtlinieRegelKritischesKundensystemSystemklasseCRMSystemProjektAlphaProjektCustomerCoreTeam
Extrahierter Graphpfad: Richtlinie → Kritisches Kundensystem → CRM → Projekt Alpha (+ Customer Core)

Richtlinie für kritische Kundensysteme

Score 93 · im Kontext

Systemkatalog

Score 76 · im Kontext

Projektliste

Score 75 · im Kontext

Verantwortlichkeitsnotiz

Score 35 · im Kontext

↓Kontext wird zum Prompt

Prompt Builder

Kontextpaket

SYSTEM: Antworte nur aus belegtem Kontext.

MODE: Hybrid · kombiniere Quellenbelege, semantische Treffer und Graphpfad.

CONTEXT:

[Richtlinie für kritische Kundensysteme] Abschnitt 4.2: Kritische Kundensysteme müssen jährlich geprüft werden. Änderungen an dieser Richtlinie lösen eine Prüfung der betroffenen Projekte und Verantwortlichkeiten aus.

[Systemkatalog] CRM ist als kritisches Kundensystem klassifiziert. Das Plattform-Team Customer Core trägt die operative Verantwortung.

[Projektliste] Projekt Alpha nutzt CRM als zentrales Kundensystem. Projekt Beta nutzt Billing und Support Portal. Systemnamen werden monatlich vom PMO aktualisiert.

[Verantwortlichkeitsnotiz] Customer Core koordiniert Prüfungen für CRM. Die Notiz ist aktuell, aber kein formaler Ersatz für Richtlinie oder Systemkatalog.

GRAPH: Richtlinie → Kritisches Kundensystem → CRM → Projekt Alpha (+ Customer Core)

QUESTION: Welche Projekte sind betroffen, wenn die Richtlinie für kritische Kundensysteme geändert wird?

RULE: Belege jede Kernaussage mit einer Quelle.

Übergang zum Modell

Der Prompt Builder nimmt die Treffer aus der Retrieval-Schicht, den Graphpfad und die Antwortregeln und erzeugt daraus den konkreten LLM-Input. Dreh an Modus, Tiefe oder Antwortmodus und beobachte, wie sich die Zeilen ändern.

Was sich am Prompt ändert

Doppelte Absicherung: Hybrid führt semantische Texttreffer, Quellenautorität und Graphpfad zusammen. Beziehungen sind über den Pfad sichtbar und zugleich über passende Quellen im Kontext abgesichert.

↓Prompt geht ins LLM

LLM

Synthese + Formulierung

Simuliertes LLM

1

liest das Kontextpaket

Quellen, Graphpfad, Regeln und Frage

2

formuliert Antwort-Aussagen

einzelne, prüfbare Sätze aus der Antwort

3

markiert Unsicherheit

keine unsichere Antwort-Aussage ausgewählt

Wir zeigen nicht das Modellinnenleben, sondern seine Rolle im System: Prompt lesen, Antwort-Aussagen formulieren, Unsicherheit sichtbar machen. Hier läuft keine echte Inferenz — die Antwort ist kuratiert.

↓LLM formuliert belegbare Aussagen

Antwort & Aussagen

Output

Antwort

Projekt Alpha ist betroffen, weil es CRM als zentrales Kundensystem nutzt. CRM fällt unter die Richtlinie für kritische Kundensysteme und muss nach Abschnitt 4.2 jährlich geprüft werden. Eine Änderung der Richtlinie löst daher eine Prüfung von Projekt Alpha und seiner Systemzuordnung aus. Die operative Koordination liegt bei Customer Core.

Warum diese Antwort so ausfällt

Die Antwort ist am belastbarsten, weil Quellenbelege und Graphpfad gemeinsam dieselbe Antwortspur stützen.

Antwort-Aussagen sind einzelne prüfbare Sätze aus der LLM-Antwort. Jede Aussage braucht Belege oder wird als unsicher markiert.

Antwortmodus

mit Quellen

Zeigt nur belegte Antwort-Aussagen mit Quellen. Unsichere oder nicht belegte Aussagen sind ausgeblendet.

1 unsichere oder nicht belegte Aussage ausgeblendet.

Belegte Antwort-Aussagen

2

1 nicht belegte Antwort-Aussage ausgeblendet — Modus „mit Unsicherheit“ zeigt sie.

Frage→
→
→
→
→
→
→

Aktive Spur: Projekt Alpha ist betroffen, weil es CRM als zentrales Kundensystem nutzt.

Ranking-Spur

Belege und Graphpfad zusammen

Warum das hilft

Der Explainer trennt Verantwortung: Quellen liefern Fakten, Code steuert den Ablauf, die Retrieval-Schicht findet Belege und Beziehungen, der Prompt baut Modellinput und das LLM formuliert Antwort-Aussagen.