GraphRAG im Fokus: Knowledge Graph für ganzheitliche Retrieval-Augmented Generation
GraphRAG kombiniert die Stärken von Graph-Datenbanken und Large Language Models (LLMs), um die Effizienz und Präzision von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu steigern. Erfahren Sie, wie GraphRAG funktioniert, welche Vorteile es bietet und wie es Ihr RAG-Setup auf ein neues Niveau heben kann.

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Was ist GraphRAG?
Graph Retrieval-Augmented Generation ist ein innovativer Ansatz, der Beziehungen und Verknüpfungen zwischen Daten analysiert und in einen strukturierten Knowledge Graph überführt. Durch gezielte Abfragen in der Graph-Datenbank lassen sich spezifische Informationen effizient abrufen und anschließend mithilfe von Large Language Models (LLMs) weiterverarbeiten. Diese strukturierte Darstellung der Daten ermöglicht es, kontextuelle Informationen präzise und semantisch reichhaltig bereitzustellen.
Der entscheidende Pluspunkt: Graphen erlauben im Vergleich zu flachen Dokumentensammlungen eine engere und komplexere Abbildung von Entitäten und ihren Zusammenhängen. Dadurch lassen sich relevante Informationen noch präziser extrahieren. Das Ergebnis sind genauere, konsistentere Antworten und ein insgesamt höheres Qualitätsniveau bei der Textverarbeitung.
Vorteile von GraphRAG im Vergleich zu traditionellem RAG
GraphRAG erweitert herkömmliche RAG-Ansätze und adressiert deren Schwächen, insbesondere bei der Beantwortung von holistischen Fragen, die sich auf den gesamten Datensatz beziehen.
Während herkömmliche RAG-Systeme häufig Schwierigkeiten haben, kontextübergreifende Informationen aus großen und vielschichtigen Datensätzen zu integrieren, ermöglicht der Einsatz von Wissens-Graphen eine gezielte und kohärente Verknüpfung relevanter Daten. Dadurch wird eine nahtlose Verbindung zwischen verschiedenen Informationsquellen geschaffen, die sowohl die Genauigkeit als auch die Kontextualität der Ergebnisse steigert.
Die strukturierte Darstellung eines Graphen minimiert das Risiko, irrelevante oder isolierte Informationen abzurufen, was die Präzision der Antworten deutlich verbessert.
GraphRAG zeichnet sich zudem durch effiziente Abfragemöglichkeiten aus: Mithilfe von Graph-Algorithmen wie kürzesten Pfaden oder Nachbarschaftssuchen können komplexe Anfragen schneller und ressourcenschonender bearbeitet werden. Besonders bei Fragestellungen, die mehrstufiges Denken oder eine tiefergehende Logik erfordern, entfaltet GraphRAG sein volles Potenzial.
Ein weiterer Vorteil liegt in der Flexibilität und Erweiterbarkeit von Wissens-Graphen. Sie können dynamisch an wachsende Datenbestände angepasst und kontinuierlich aktualisiert werden, wodurch GraphRAG langfristig eine nachhaltige Lösung für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen bietet.
Herausforderungen und Limitationen
Trotz zahlreichen Vorteile bringt die Einführung von GraphRAG auch Herausforderungen mit sich.
Der Aufbau und die Pflege einer Graph-Datenbank erfordern spezialisiertes Wissen und eine sorgfältige Planung. Insbesondere die Umwandlung unstrukturierter Daten in eine für Graphen geeignete Struktur ist aufwendig und kann schnell zu einem Flaschenhals werden.
Hinzu kommt, dass Abfragen auf großen und komplexen Graphen ressourcenintensiv sein können. Die Integration von GraphRAG in bestehende RAG-Systeme stellt ebenfalls eine Hürde dar, da bestehende Workflows angepasst und möglicherweise neu konzipiert werden müssen.
Wie funktioniert GraphRAG?
GraphRAG basiert auf einem strukturierten Workflow, der Daten systematisch in einen Wissens-Graphen umwandelt und nutzt:
1. Chunking
Große Dokumente werden in kleinere Abschnitte zerlegt, wobei darauf geachtet wird, semantisch zusammenhängende Inhalte nicht zu trennen. Dies stellt sicher, dass keine Informationen verloren gehen, während die Chunks gleichzeitig klein genug bleiben, um die Kontextkapazität der LLMs effizient zu nutzen und präzise Ergebnisse zu liefern.
2. Extraktion von Entitäts-Beziehungs-Triplets
Wichtige Entitäten (zum Beispiel „Kunde A“, „Kredit B“, „Bank X “) und ihre Beziehungen („hat aufgenommen“, „gewährt von“) werden identifiziert und miteinander verknüpft.

Abbildung 1: Beispielhalfte Anwendung
So entstehen Verbindungen zwischen Kunden, Produkten und Finanzinstitutionen, die die Basis des Wissens-Graphen bilden.
3. Zusammenfassung von Elementinstanzen
Die erkannten Entitäten und Beziehungen, wie „Kunde A“, „Kredit B“ oder „Bank X“, werden in kurzen, klaren Beschreibungen zusammengefasst. Zum Beispiel: „Kredit B ist ein Wohnungsbaudarlehen in Höhe von 200.000 Euro, gewährt von Bank X.“ So bleibt der Wissens-Graph kompakt und übersichtlich, während Redundanzen vermieden werden.
4. Graph-Konstruktion
Die zusammengefassten Daten werden in einer Graph-Datenbank wie Neo4j gespeichert. Knoten repräsentieren Entitäten, während Kanten ihre Beziehungen darstellen.

Abbildung 2: Beispielhafte Anwendung
Dieser strukturierte Aufbau erleichtert die Visualisierung und Analyse von Daten.
5. Gemeinschaftserkennung und -zusammenfassung
Der Graph wird in Gemeinschaften ähnlicher Knoten unterteilt, um Muster und Trends hervorzuheben, die prägnant zusammengefasst werden.
Zum Beispiel: „Diese Gemeinschaft enthält 150 Kunden, die Wohnbaukredite in Höhe von insgesamt 30 Millionen Euro aufgenommen haben. Der durchschnittliche Zinssatz liegt bei 3,5 %.“
6. Abfrageausführung

Holistische Fragen wie: „Welche Kunden haben Kredite über 500.000 Euro aufgenommen?“ werden durch den Wissens-Graphen effizient beantwortet. Die Ergebnisse werden mithilfe von LLMs klar und verständlich präsentiert.
Use Case: DORA-Compliance mit GraphRAG
Ein praxisnaher Einsatz von GraphRAG ist die Unterstützung von Unternehmen bei der Einhaltung der Digital Operational Resilience Act (DORA)-Regeln. Diese Aufgabe ist besonders herausfordernd, da zusammenhängende Informationen oft verteilt in unterschiedlichen Abschnitten eines Vertragswerks vorliegen.
GraphRAG ermöglicht es, solche verstreuten Daten effizient zu analysieren und in einen kohärenten Kontext zu bringen. So kann beispielsweise eine Abfrage wie: „Welche Klauseln betreffen die Einhaltung der DORA-Vorschrift X?“ sowohl die direkt relevanten Abschnitte identifizieren als auch deren Beziehung zu anderen Klauseln oder Bedingungen im Vertrag sichtbar machen.
Die strukturierte Graph-Darstellung sorgt dafür, dass alle relevanten Informationen zusammengeführt werden, selbst wenn diese an verschiedenen Stellen im Dokument oder in unterschiedlichen Verträgen verborgen sind.
Anschließend verarbeitet ein Language Model (LLM) die Ergebnisse der Graphabfragen und liefert vollständige, verständliche Antworten, die eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Diese Kombination aus Wissensgraph und LLM stellt sicher, dass Unternehmen bei der Analyse komplexer regulatorischer Anforderungen keine wichtigen Details übersehen.
Fazit
GraphRAG ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Grenzen herkömmlicher RAG-Ansätze zu überwinden. Durch die Integration von Tools wie Neo4j und modernen LLMs können Unternehmen nicht nur effizienter arbeiten, sondern auch komplexe regulatorische Anforderungen wie DORA besser meistern.
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