Unternehmen verfügen heute über enorme Mengen an Daten. Informationen liegen in ERP-Systemen, CRM-Anwendungen, Dokumentenmanagementsystemen, Datenbanken, E-Mails oder Fachanwendungen vor. Obwohl diese Daten wertvolle Informationen enthalten, bleiben Zusammenhänge zwischen einzelnen Informationen häufig verborgen. Genau hier setzen Knowledge Graphs an.
Was ist ein Knowledge Graph?
Ein Knowledge Graph (Wissensgraph) ist eine strukturierte Wissensrepräsentation, die Informationen als Entitäten (Knoten) und deren Beziehungen (Kanten) modelliert. Dadurch entsteht ein vernetztes Wissensmodell, das Zusammenhänge explizit abbildet und sowohl von Menschen als auch von KI-Systemen genutzt werden kann.
Insbesondere im Umfeld von Künstlicher Intelligenz, Generativer KI und Retrieval-Augmented Generation (RAG) gewinnen Knowledge Graphs an Bedeutung. Sie liefern den fachlichen Kontext zu Informationen und können KI-Anwendungen mit aktuellem, strukturiertem Wissen versorgen. Dadurch lassen sich Suchergebnisse verbessern und Halluzinationen reduzieren.
Wie funktioniert ein Knowledge Graph?
Informationen werden im Knowledge Graph als Netzwerk aus Entitäten und deren Beziehungen modelliert. Eine Entität kann beispielsweise eine Person, ein Unternehmen, ein Produkt, ein Standort oder ein Dokument sein. Die Verbindungen zwischen diesen Entitäten beschreiben deren Beziehungen. Sie geben beispielsweise an, wenn ein Mitarbeitender für ein Unternehmen arbeitet, ein Lieferant bestimmte Produkte liefert oder ein Kunde einen Vertrag besitzt.
Anders als klassische Datenbanken speichert ein Knowledge Graph diese Verbindungen explizit. Informationen werden dadurch nicht nur als einzelne Datensätze erfasst, sondern als Teil eines größeren Wissensnetzwerks dargestellt.
Damit Informationen aus unterschiedlichen Quellen gemeinsam genutzt werden können, benötigt ein Knowledge Graph ein gemeinsames Datenmodell. Dieses legt fest, welche Arten von Entitäten existieren und welche Beziehungen zwischen ihnen möglich sind. In vielen Knowledge-Graph-Systemen wird dieses Modell durch eine Ontologie beschrieben. Sie definiert die Kategorien, Eigenschaften und Regeln, nach denen Informationen im Graphen organisiert und miteinander verknüpft werden.
Moderne Knowledge Graphs nutzen häufig Verfahren des Natural Language Processing (NLP) und des Machine Learning, um Informationen automatisch aus Dokumenten, Datenbanken oder anderen Datenquellen zu extrahieren. Dabei werden relevante Entitäten erkannt, Beziehungen identifiziert und in den Wissensgraphen integriert.
Der Kontext spielt dabei eine wichtige Rolle. Er ermöglicht es, Begriffe mit mehreren Bedeutungen korrekt zu interpretieren. So kann ein Knowledge Graph beispielsweise unterscheiden, ob mit „Apple“ das Technologieunternehmen oder die Frucht gemeint ist.
Durch die Verknüpfung verschiedener Datenquellen entsteht ein zusammenhängendes Wissensnetzwerk. Dieses kann nicht nur vorhandenes Wissen strukturieren, sondern auch Informationen aus unterschiedlichen Systemen in einen gemeinsamen Kontext einordnen, wodurch Zusammenhänge sichtbar werden, die in einzelnen Datensilos häufig verborgen bleiben.
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Warum reichen klassische Datenbanken oft nicht aus?
Traditionelle relationale Datenbanken organisieren Informationen in Tabellen mit festen Strukturen. Für viele Geschäftsprozesse funktioniert dieses Modell sehr gut. Sobald jedoch komplexe Beziehungen zwischen zahlreichen Objekten analysiert werden sollen, stoßen relationale Datenbanken häufig an Grenzen.
Ein Beispiel:
Ein Unternehmen möchte herausfinden,
- welche Lieferanten mit bestimmten Produkten verbunden sind,
- welche Verträge diese Lieferanten betreffen,
- welche Standorte betroffen sind und
- welche Risiken sich daraus ergeben.
Solche Abfragen erfordern oft zahlreiche Tabellenverknüpfungen (Joins), die mit zunehmender Komplexität aufwendig werden.
Knowledge Graphs sind dagegen darauf ausgelegt, Beziehungen zwischen Objekten effizient zu speichern und auszuwerten. So lassen sich auch komplexe Fragestellungen oft deutlich einfacher darstellen und analysieren.
Knowledge Graphs und Künstliche Intelligenz
Viele Large Language Models verfügen über umfangreiches Wissen aus ihren Trainingsdaten, aktuelle Unternehmensinformationen können sie jedoch nicht automatisch berücksichtigen. Durch die strukturierte Modellierung von Entitäten und deren Beziehungen können Knowledge Graphs dieses Wissen für KI-Anwendungen zugänglich machen.
Dadurch kann ein KI-System beispielsweise nachvollziehen, welche Produkte zu einem Kunden gehören, welche Lieferanten bestimmte Komponenten bereitstellen oder welche Verträge aktuell gültig sind.
Besonders häufig kommen Knowledge Graphs in Verbindung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum Einsatz. Während klassische RAG-Systeme Informationen meist über Vektordatenbanken und semantische Ähnlichkeiten abrufen, ergänzen Knowledge Graphs diesen Ansatz um explizite Beziehungen zwischen Informationen.
Dadurch können KI-Systeme Zusammenhänge besser verstehen und Antworten liefern, die den fachlichen Kontext eines Unternehmens stärker berücksichtigen und bei komplexen Fragestellungen präziser ausfallen.
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Bekannte Anwendungsbeispiele für Knowledge Graphs
Knowledge Graphs werden heute in zahlreichen digitalen Anwendungen eingesetzt, häufig ohne dass Nutzer dies direkt wahrnehmen.
- Suchmaschinen und Wissensplattformen: Zu den bekanntesten Beispielen zählen DBpedia, Wikidata und der Google Knowledge Graph. Sie verknüpfen Informationen aus unterschiedlichen Quellen und ermöglichen es, Beziehungen zwischen Personen, Orten, Unternehmen oder Ereignissen sichtbar zu machen.
- Einzelhandel und E-Commerce: Händler nutzen Knowledge Graphs, um Produkte, Kunden und Kaufverhalten miteinander zu verknüpfen. Dadurch lassen sich personalisierte Empfehlungen sowie Cross- und Upselling-Möglichkeiten identifizieren.
- Medien und Unterhaltung: Streaming-Plattformen und soziale Netzwerke verwenden Knowledge Graphs für Empfehlungssysteme. Beziehungen zwischen Inhalten, Themen und Nutzerinteressen helfen dabei, passende Filme, Serien oder Beiträge vorzuschlagen.
- Finanzwesen: Banken setzen Knowledge Graphs unter anderem für Know-your-Customer-(KYC)-Prozesse und die Bekämpfung von Geldwäsche ein. Die Technologie unterstützt dabei, Verbindungen zwischen Personen, Unternehmen und Transaktionen zu analysieren.
- Gesundheitswesen: In der medizinischen Forschung und Versorgung helfen Knowledge Graphs dabei, Beziehungen zwischen Krankheiten, Symptomen, Medikamenten und Forschungsergebnissen abzubilden und nutzbar zu machen.
- Unternehmen und KI-Anwendungen: Zunehmend werden Knowledge Graphs genutzt, um Informationen aus verschiedenen Systemen und Dokumenten zu verknüpfen. Dadurch lassen sich Wissensbestände zentral nutzbar machen und Informationen leichter im fachlichen Kontext einordnen.
Vorteile von Knowledge Graphs
Knowledge Graphs ermöglichen es, Informationen aus unterschiedlichen Quellen in einem gemeinsamen Wissensmodell zusammenzuführen und deren Beziehungen explizit abzubilden. Dadurch lassen sich komplexe Sachverhalte transparenter darstellen, Informationen leichter auffinden und Daten aus verschiedenen Systemen miteinander verknüpfen.
Insbesondere bei stark vernetzten Datenbeständen können sie einen erheblichen Mehrwert schaffen. Darüber hinaus bieten sie eine flexible Grundlage für semantische Suchverfahren und moderne KI-Anwendungen, da Informationen nicht nur gespeichert, sondern auch in ihrem Kontext beschrieben werden.
Herausforderungen von Knowledge Graphs
Die Einführung eines Knowledge Graphs ist kein reines Technologieprojekt. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, ein konsistentes Wissensmodell zu entwickeln, das von unterschiedlichen Fachbereichen gemeinsam genutzt werden kann. Da verschiedene Systeme und Abteilungen häufig eigene Begriffe, Strukturen und Datenmodelle verwenden, müssen diese zunächst harmonisiert werden.
Hinzu kommt, dass die Qualität eines Knowledge Graphs unmittelbar von der Qualität der zugrunde liegenden Daten abhängt. Unvollständige, veraltete oder widersprüchliche Informationen können dazu führen, dass auch die im Graphen dargestellten Beziehungen fehlerhaft sind. Außerdem braucht es organisatorische Prozesse, damit die Wissensbasis des Knowledge Graphs aktuell und das Datenmodell nutzbar bleibt.
Fazit
Der Wert von Daten entsteht häufig erst durch die Beziehungen zwischen einzelnen Informationen. Knowledge Graphs machen diese Zusammenhänge sichtbar und nutzbar. Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI dürfte die Fähigkeit, Unternehmenswissen strukturiert und kontextbezogen bereitzustellen, weiter an Bedeutung gewinnen.
Knowledge Graphs bieten dafür eine wichtige Grundlage, indem sie Informationen aus unterschiedlichen Quellen verknüpfen und als gemeinsame Wissensbasis bereitstellen. Dadurch lassen sich Informationssuche, Datenanalyse und KI-Anwendungen zuverlässiger und effizienter gestalten.
FAQ
Was ist der Unterschied zwischen einem Knowledge Graph und einer Datenbank?
Eine klassische Datenbank speichert Informationen meist in Tabellen und fokussiert sich auf einzelne Datensätze. Ein Knowledge Graph bildet zusätzlich die Beziehungen zwischen diesen Informationen ab und ermöglicht es dadurch, Zusammenhänge über verschiedene Datenquellen hinweg sichtbar zu machen.
Welche Rolle spielen Knowledge Graphs bei Künstlicher Intelligenz?
Knowledge Graphs können KI-Systemen strukturiertes und kontextbezogenes Wissen bereitstellen. Dadurch lassen sich Informationen nicht nur abrufen, sondern auch in Beziehung zueinander setzen, was insbesondere bei unternehmensspezifischen Fragestellungen zu präziseren Antworten beitragen kann.
Wie erstellt man einen Knowledge Graph?
Zunächst werden relevante Entitäten, Eigenschaften und Beziehungen in einem Wissensmodell definiert. Anschließend führt man Daten aus Quellen wie ERP-Systemen, CRM-Anwendungen, Datenbanken und Dokumenten zusammen. NLP- und Machine-Learning-Verfahren können helfen, Entitäten und Beziehungen automatisch zu erkennen. Entscheidend sind außerdem Datenqualität, Governance und regelmäßige Aktualisierung. In der Praxis empfiehlt sich ein schrittweiser Start mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall.
Werden Knowledge Graphs als Ersatz für RAG oder Vektordatenbanken eingesetzt?
In der Regel nicht. Häufig ergänzen sich die Technologien. Während Vektordatenbanken und RAG-Systeme ähnliche Inhalte auf Basis semantischer Zusammenhänge finden, können Knowledge Graphs zusätzliche Beziehungen zwischen Informationen modellieren und dadurch komplexere Zusammenhänge sichtbar machen.
Was kostet ein Knowledge Graph?
Die Kosten hängen von Umfang, Datenqualität, Anzahl der Systeme, Integrationsaufwand und gewählter Software ab. Kleine Pilotprojekte sind deutlich günstiger als unternehmensweite Plattformen. Neben Lizenz- und Infrastrukturkosten entstehen Aufwände für Datenmodellierung, Schnittstellen, Bereinigung und laufende Pflege. Deshalb sollte ein Knowledge Graph nicht nur als IT-Projekt, sondern als langfristige Investition in Wissensmanagement, Suche und KI-Anwendungen betrachtet werden.
Welche Software gibt es für Knowledge Graphs?
Bekannte Lösungen sind Neo4j, GraphDB, Amazon Neptune, Stardog, TigerGraph und ArangoDB. Einige Systeme setzen auf RDF und Semantic-Web-Standards, andere auf Property Graphs. Welche Software geeignet ist, hängt vom Anwendungsfall ab. Wichtige Kriterien sind Skalierbarkeit, Abfragesprache, Integrationsmöglichkeiten, Datenmodell, Cloud-Fähigkeit sowie die Anbindung an RAG-, KI- und Vektordatenbank-Lösungen.
Wer kann mir beim Thema Knowledge Graph helfen?
Wenn Sie Unterstützung zum Thema Knowledge Graph benötigen, stehen Ihnen die Experten der mindsquare AG zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.
