Geerdete Antworten, die den Verbindungen zwischen Fakten folgen — weniger Halluzinationen und jede Antwort mit belegbarem Pfad.
Standard-RAG holt Textstücke, die der Frage ähneln. Das reicht, bis die Antwort davon abhängt, wie Dinge zusammenhängen — dieser Lieferant gehört jener Firma, die dieser Regulierung unterliegt. Flache Vektorsuche kann diese Sprünge nicht folgen.
Ein Wissensgraph macht Beziehungen explizit. Entitäten werden Knoten, Beziehungen Kanten, und eine Frage über mehrere verbundene Fakten lässt sich durch Traversieren beantworten. GraphRAG verbindet das mit Sprachmodellen, geerdet in einem nachvollziehbaren Pfad.
Der Gewinn: weniger Halluzinationen und belegbare Antworten. Wenn ein Modell die Faktenkette zeigt, wird aus „vertrau mir" ein „hier ist warum".
Wir beginnen bei den Fragen, die das System falsch beantwortet, und arbeiten rückwärts zu den Entitäten und Beziehungen. Das definiert ein auf Ihre Domäne zugeschnittenes Schema statt einer generischen Ontologie. Dann extrahieren wir Entitäten und Beziehungen aus Ihren Quellen.
Auf dem Graphen bauen wir die GraphRAG-Retrieval-Schicht, die Graph-Traversierung mit Vektorsuche verbindet. Jede Antwort trägt ihren Pfad, damit man die Argumentation prüfen kann.
Fragen über Regeln, Entitäten und ihre Änderungen beantworten.
Verstreute Dokumente und Systeme abfragbar verbinden.
Eigentum, Beziehungen und Risiko nachverfolgen.
Ergebnisse, Methoden und Zitate verknüpfen.
Versteckte Verbindungen aufdecken.
Über Komponenten und Lieferanten schließen.
Wir identifizieren die falsch beantworteten Fragen.
Wir sammeln Quellen und definieren relevante Entitäten und Beziehungen.
Wir entwerfen ein domänenspezifisches Schema.
Wir extrahieren, befüllen den Graphen und bauen die GraphRAG-Schicht.
Wir bewerten Genauigkeit und Pfadqualität.
Wir liefern Graph, Retrieval-Schicht und Pflegeanleitung.
Wir verbinden eine Graphdatenbank mit modernem Retrieval und nutzen LLMs zum Aufbau und zur Beantwortung.
Es beantwortet Fragen über Faktenverbindungen, die flache Suche verfehlt, und liefert einen belegbaren Pfad.
Nein. Wir entwerfen ein Schema um Ihre Fragen und verfeinern es mit dem Graphen.
Aus Ihren Dokumenten und Systemen extrahiert, mit Prüfung wo kritisch.
Erdung in einem Faktenpfad reduziert selbstsichere Fehler messbar.
Kompakte, effiziente Modelle am Edge — geringe Latenz, volle Privatsphäre.
Datenschutzkonforme Trainingsdaten im großen Maßstab — erweitern und ausbalancieren.
Modelle vor dem Einsatz benchmarken, testen und adversarial prüfen.
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