Graph RAG - Digitaler Zwilling

Graph RAG bezeichnet Ansätze der Retrieval-Augmented Generation, bei denen Graphstrukturen oder Wissensgraphen zum Auffinden und Einordnen von Informationen genutzt werden. Beziehungen zwischen Entitäten können die Kontextauswahl ergänzen.

Methodik und Funktionsweise

Ein Graph kann beispielsweise Organisationseinheiten, Anwendungen, Prozesse und Dokumente als Knoten mit typisierten Verbindungen modellieren. Eine Anfrage berücksichtigt dann nicht nur Textähnlichkeit, sondern unter Umständen auch explizite Beziehungen und mehrstufige Pfade.

Abgrenzung und Grenzen

Graph RAG ist keine einheitlich festgelegte Softwarearchitektur. Unterschiedliche Verfahren kombinieren Graphabfragen, Vektorsuche und Sprachmodelle. Ein Graph verbessert die Qualität nicht automatisch; veraltete oder falsch angelegte Beziehungen können Antworten verzerren.

Praxisbeispiel

Eine Frage nach betroffenen IT-Systemen bei einem Prozesswechsel könnte über die Verbindungen zwischen Prozess, Rolle und Anwendung beantwortet werden.

Voraussetzungen und Hinweise

Graphpflege, Entitätenabgleich, Berechtigungen und Herkunftsnachweise sind entscheidend. Der zusätzliche Modellierungsaufwand sollte zum tatsächlichen Informationsbedarf passen.

Warum Graphbeziehungen beim Abruf helfen können

Herkömmliche RAG-Verfahren finden häufig einzelne relevante Textabschnitte. Unternehmensfragen betreffen jedoch oft Beziehungen zwischen mehreren Objekten: Welcher Prozess nutzt eine Anwendung, welche Organisationseinheit verantwortet den Prozess und welche Richtlinie gilt dafür? Ein Graph kann solche Beziehungen explizit modellieren. Graph RAG nutzt sie bei der Auswahl oder Anreicherung des Kontextes für ein Sprachmodell. Dadurch lassen sich auch mehrstufige Informationspfade untersuchen. Ein Vorteil entsteht allerdings nur, wenn die modellierten Entitäten und Verbindungen korrekt, aktuell und für die konkrete Frage ausreichend vollständig sind.

Technische Komponenten einer Graph-RAG-Architektur

Mögliche Bausteine sind Dokumente, eine Extraktion fachlicher Entitäten, ein Wissensgraph und Suchverfahren. Eine Anfrage kann zunächst passende Begriffe oder Textabschnitte finden und anschließend verknüpfte Knoten und Beziehungen abrufen. Andere Implementierungen nutzen zuvor gebildete Graphgemeinschaften oder Zusammenfassungen. Es existiert keine einheitliche Architektur, die alle Graph-RAG-Anwendungen kennzeichnet. Besonders wichtig ist der Entitätenabgleich: Eine Anwendung darf nicht unbegründet zwei unterschiedliche Kunden oder Anlagen zusammenführen, nur weil ihre Namen ähnlich sind. Fehler im Graph können sich unmittelbar auf die generierten Antworten übertragen.

Anwendungsfall in der Unternehmensarchitektur

Angenommen, eine Organisation möchte wissen, welche Abteilungen von der Abschaltung einer Anwendung betroffen wären. Der Graph kann Beziehungen zwischen Anwendung, Geschäftsprozess, Organisationseinheit und verantwortlicher Rolle abbilden. Ein Sprachmodell kann diese Informationen verständlich erklären und auf die relevanten Quellen verweisen. Die Analyse bleibt jedoch auf dokumentierte Beziehungen beschränkt. Informelle Excel-Dateien, nicht registrierte Schnittstellen oder veraltete Zuständigkeiten könnten fehlen. Deshalb sollten Ergebnisse bei folgenreichen Architekturentscheidungen mit den betroffenen Fach- und IT-Verantwortlichen abgestimmt werden.

Datenpflege und Berechtigungskonzept

Ein Enterprise Knowledge Graph wird nur dann zuverlässig, wenn seine Elemente gepflegt und ihre Herkunft nachvollziehbar bleibt. Für Graph RAG müssen außerdem Berechtigungen auf Knoten, Beziehungen und zugrunde liegende Dokumente angewendet werden. Andernfalls könnte eine indirekte Graphabfrage vertrauliche Verbindungen offenlegen. Unternehmen sollten die Suchqualität sowohl für einfache Dokumentfragen als auch für komplexe Beziehungsfragen testen. Der zusätzliche Aufwand für Modellierung und Pflege ist in die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung einzubeziehen. Nicht jede Wissenssuche benötigt einen Graphen; für einfache Fragen kann klassisches RAG zweckmäßiger sein.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen RAG und Graph RAG?

RAG ergänzt Sprachmodelle durch abgerufene Informationen. Graph RAG nutzt zusätzlich oder vorrangig explizit modellierte Beziehungen zwischen Entitäten.

Ist Graph RAG immer besser als Vektorsuche?

Nein. Seine Vorteile hängen von der Art der Fragen und von der Qualität des Graphen ab. Einfache Dokumentfragen benötigen häufig keine zusätzliche Grapharchitektur.

Praktische Prüffragen

Bestimmen Sie, welche fachlichen Beziehungen für die Zielanfragen benötigt werden; ein Knowledge Graph ohne klare Abfrageziele erzeugt hohen Pflegeaufwand.
Prüfen Sie Entitätenabgleiche, damit unterschiedliche Organisationseinheiten oder Kunden mit ähnlichen Namen nicht irrtümlich zu einem Objekt verschmelzen.
Dokumentieren Sie die Herkunft von Knoten und Beziehungen; mehrstufige Antwortpfade sind nur so zuverlässig wie ihre schwächste Zuordnung.
Setzen Sie Berechtigungen auch auf indirekten Graphabfragen durch, da sonst vertrauliche Beziehungsinformationen trotz geschützter Dokumente sichtbar werden können.
Vergleichen Sie die Qualität komplexer Zusammenhangsfragen mit klassischem RAG, bevor der zusätzliche Modellierungsaufwand als generell überlegen dargestellt wird.

Beziehungsfragen im Unternehmenswissen beantworten

Graph RAG ist besonders interessant, wenn eine Frage mehrere ausdrücklich modellierte Beziehungen umfasst. So könnte eine Organisation wissen wollen, welche Prozesse eine bestimmte Anwendung nutzen, welche Rollen diese Prozesse verantworten und welche Richtlinien betroffen sind. Ein Wissensgraph kann solche Verbindungen enthalten und passende Informationen für eine sprachliche Antwort bereitstellen. Der Nutzen hängt aber davon ab, ob die Entitäten korrekt identifiziert wurden und ob ihre Beziehungen fachlich noch gültig sind. Eine Verbindung im Graph zeigt zunächst nur das dokumentierte Wissen. Sie ist kein automatischer Nachweis einer kausalen Wirkung oder einer vollständigen Auswirkungsanalyse.

Aufwand und Sicherheit einer Graph-RAG-Lösung

Für die Einführung müssen relevante Objektarten, Beziehungstypen und Datenquellen definiert werden. Häufig benötigen gleich bezeichnete Personen, Anwendungen oder Unternehmen eindeutige Identifikatoren. Ohne zuverlässigen Entitätenabgleich können falsche Beziehungen entstehen, die spätere Antworten beeinflussen. Zusätzlich ist wichtig, dass Berechtigungen auch bei mehrstufigen Abfragen durchgesetzt werden. Ein Nutzer darf vertrauliche Daten nicht indirekt über die Verbindungen zu erlaubten Objekten erschließen können. Unternehmen sollten die Antworten mit klassischen Suchverfahren vergleichen, bevor sie den Aufwand der Graphpflege übernehmen. Für einfaches Nachschlagen einzelner Dokumentabschnitte kann eine herkömmliche RAG-Architektur bereits ausreichend sein.

Fachliche Quellen

Microsoft Learn – GraphRAG mit Knowledge Graph. Die Beispiele beschreiben mögliche, nicht nachgewiesene Unternehmensanwendungen.