GraphRAG - auch Knowledge-Graph-RAG genannt - ist eine Variante von RAG, bei der das Wissen nicht nur als Sammlung von Textabschnitten vorliegt, sondern zusätzlich als Wissensgraph: ein Netz aus Entitäten (Personen, Produkte, Begriffe) und den Beziehungen zwischen ihnen. Statt allein nach inhaltlich ähnlichen Passagen zu suchen, kann das System so den Verbindungen zwischen Fakten folgen und Antworten aus mehreren, miteinander verknüpften Informationen zusammensetzen.
Klassisches RAG vs. GraphRAG
- Klassisches RAG: Sucht in einer Vektordatenbank die Abschnitte, die einer Frage inhaltlich am ähnlichsten sind. Das funktioniert gut, wenn die Antwort in einem oder wenigen Abschnitten steht.
- GraphRAG: Nutzt zusätzlich die Beziehungsstruktur. Es kann Fragen beantworten, deren Antwort über viele Dokumente verstreut ist und erst aus der Verknüpfung mehrerer Fakten entsteht.
Wo GraphRAG seine Stärke ausspielt
Der Vorteil zeigt sich bei Fragen, die Zusammenhänge über mehrere Quellen hinweg erfordern - etwa "Welche Projekte hängen an diesem Lieferanten, und wer verantwortet sie?". Die reine Ähnlichkeitssuche findet hier einzelne Puzzleteile, aber nicht die Verbindung. Der Graph macht genau diese Beziehungen explizit und erlaubt es, ihnen Schritt für Schritt zu folgen. Auch für einen Überblick über einen großen Bestand ("Was sind die wiederkehrenden Themen?") ist die Graphstruktur hilfreich.
Der Preis: Aufbau und Pflege
Diese Stärke ist nicht umsonst zu haben. Der Wissensgraph muss zunächst aus den Dokumenten aufgebaut werden - Entitäten und Beziehungen werden extrahiert und verknüpft - und bei neuen Inhalten gepflegt. Das ist aufwändiger als das reine Einbetten von Textabschnitten. GraphRAG lohnt sich daher vor allem dort, wo Beziehungswissen zentral ist; für einfache Frage-Antwort-Szenarien bleibt klassisches RAG die schlankere Wahl. In der Praxis lassen sich beide Ansätze kombinieren, und ein Agentic-RAG-Agent kann je Frage entscheiden, ob er die Vektorsuche oder den Graphen nutzt.
GraphRAG bei Elasticbrains
Wir prüfen, ob Ihr Wissensbestand von einem Graphen profitiert oder ob klassisches RAG genügt - und bauen bei Bedarf beides sauber zusammen. Wie daraus eine belegbare Wissensbasis entsteht, zeigen wir auf unserer Leistungsseite KI-Wissensdatenbank / RAG entwickeln lassen.