Warum LLMs allein nicht reichen – und wie Wissensgraphen das Spiel verändern
Large Language Models wie GPT, Claude oder Mistral sind aktuell in aller Munde. Besonders das Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich als Standard etabliert: KI soll nicht mehr halluzinieren, sondern Antworten auf Basis externer Daten liefern – meist über Vektor-Datenbanken.
Doch wer ausschließlich auf semantische Suche setzt, vergisst einen mächtigen Verbündeten: den Wissensgraphen.
Was leisten Vektorstores?
Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate oder FAISS übersetzen Inhalte in Vektoren – also Zahlenreihen, die Bedeutungen und Zusammenhänge erfassen. So können Dokumente gefunden werden, die „inhaltlich ähnlich“ sind, selbst wenn sie ganz anders formuliert sind.
Typische Einsatzbereiche sind:
- Chatbots
- FAQ-Systeme
- Kontextsuche in großen Doku-Archiven
Vektorstores sind ideal, wenn Inhalte unstrukturiert sind – wie PDFs, Webseiten oder E-Mails.
Was bringen Wissensgraphen?
Ein Wissensgraph (z. B. mit Neo4j) funktioniert anders: Er bildet Fakten und deren Beziehungen ab.
Beispiele:
- Thomas arbeitet mit Julia an Projekt X
- Projekt X gehört zur Kategorie KI
- Firma Y ist der Auftraggeber
Das erlaubt gezielte Abfragen und Erklärbarkeit. Besonders in komplexen Bereichen wie Medizin, Recht oder Technik ist das ein enormer Vorteil.
Die Kombination macht den Unterschied
Die wahre Stärke liegt in der Kombination:
- Vektordatenbanken liefern passende Textkontexte
- Wissensgraphen geben strukturierte Faktenbeziehungen
- Ein LLM erzeugt aus beidem eine fundierte, natürliche Antwort
Das nennt sich „GraphRAG“ – und wird zunehmend zum neuen Standard bei erklärbaren KI-Systemen.
Wie n8n beide Welten verbindet
Mit dem Automatisierungstool n8n lassen sich beide Technologien ohne viel Aufwand kombinieren:
- Neo4j kann per Community Node oder HTTP-Request angebunden werden
- Vektorstores wie Pinecone oder Weaviate lassen sich ebenfalls integrieren
- OpenAI oder Claude liefern die Sprachgenerierung
n8n übernimmt die Orchestrierung: Welche Daten braucht das LLM? Welche Fakten müssen geprüft werden? Welche Antwort soll generiert werden?
Fazit
Wissensgraphen und Vektorstores sind keine Gegensätze – sie ergänzen sich. Wer beides einsetzt, schafft nicht nur leistungsfähige, sondern auch nachvollziehbare KI-Systeme.
Tools wie n8n machen diese Kombination auch für kleinere Unternehmen sofort nutzbar.
Fragen dazu? Wir helfen gerne weiter.
