GraphRAG verbindet Vektorsuche mit einem Knowledge Graph. Anstatt isolierte Textpassagen zu raten, versteht die KI Zusammenhänge, indem sie über Knoten und Beziehungen navigiert.
Das Ergebnis: präzise, transparente und kosteneffiziente Antworten, die jederzeit auf Quellen zurückgeführt werden können.
Jeder Brain ist ein sicherer Wissensraum für Teams, Projekte oder Mandanten – getrennt, aber vernetzbar. Wissen wird sofort für alle sichtbar, sobald es eingebracht wird.
So entsteht ein lebendiges Unternehmensgedächtnis, das Silos auflöst und Organisationen in lernende Superorganismen verwandelt.
GraphRAG kombiniert semantische Vektorsuche mit Knowledge-Graph-Logik. Die KI arbeitet nicht mehr nur mit Wahrscheinlichkeiten, sondern mit Multi-Hop-Inferenz über Knoten und Kanten. Ergebnis: Antworten mit kausaler Nachvollziehbarkeit statt bloßer Textähnlichkeit.
Jeder Brain ist ein getrennter, compliance-konformer Wissensraum – für Teams, Projekte oder Mandanten. Durch Cross-Brain-Synchronisation kann Wissen geteilt werden, ohne Silos zu erzeugen. Ein Paradigmenwechsel: Vertraulichkeit und Kollaboration gleichzeitig.
Alle Antworten sind auditierbar: Jede KI-Generierung lässt sich auf die exakten Graph-Pfade zurückführen, inklusive Quellen und Verknüpfungen. Das schafft wissenschaftliche Reproduzierbarkeit – ein Level an Transparenz, das klassische LLM-Black-Boxes nicht bieten.
aikux.Brain verbindet klassische Unternehmensdaten, Dokumente und Notizen mit Graph-Technologie und Large Language Models (LLMs). Das Ergebnis sind Antworten, die nicht nur Text produzieren, sondern Kontext, Erklärbarkeit und direkte Verknüpfung zu Ihren Wissensquellen bieten .
GraphRAG kombiniert semantische Vektorsuche mit einem Knowledge Graph. Anders als reine RAG-Systeme, die nur „ähnliche Textpassagen“ zurückgeben, versteht GraphRAG Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Entitäten. Das ermöglicht Multi-Hop-Reasoning – die KI kann also über mehrere Faktenketten hinweg schlussfolgern.
Microsoft Copilot und vergleichbare Tools greifen meist direkt auf Dokumente oder Tabellen zu. Sie liefern Antworten, aber oft ohne echten Kontext oder Erklärbarkeit.
Copilot: schnell eingebaut, aber bleibt ein „Black Box“-Assistent.
GraphRAG: jede Antwort basiert auf Graph-Pfaden und ist auditierbar – man sieht, welche Daten und Verbindungen genutzt wurden.
Enterprises brauchen Verlässlichkeit und Compliance. Reine LLMs können halluzinieren, Quellen verschweigen oder falsche Verknüpfungen herstellen.
GraphRAG löst diese Probleme:
Erklärbarkeit: Jede Antwort ist mit Quellen belegbar.
Präzision: Die KI nutzt nur relevante Knoten im Graph, nicht alles.
Compliance: Wissen bleibt im Unternehmens-Graph, DSGVO-konform und ohne Trainingsabfluss.
Im Gegenteil: Durch die Graph-Struktur wird gezielt nur das Wesentliche abgerufen. Dadurch sinken Kosten (weniger Tokens/Abfragen) und die Genauigkeit steigt.
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