Knowledge Graphs & Embeddings – Semantisches Verständnis für Agenten
Daten ≠ Wissen. Erst durch semantische Verknüpfung entsteht Bedeutung – und genau das leisten Knowledge Graphs und Embeddings. Dieser Artikel zeigt, wie Agenten mit diesen Technologien kontextsensitiv und intelligent agieren.
- Knowledge Graphs (KG) stellen Wissen als Entitäten + Relationen dar
- Embeddings übersetzen Inhalte in Vektoren für semantische Suche
- Beide sind komplementär: strukturierte Navigation + fuzzy Matching
- Grundlage für RAG, Planning, Reasoning und Task Delegation
- Ermöglichen „Verstehen“ jenseits von Tokens
- Kernkomponenten kognitiver Agenteninfrastruktur
Was sind Knowledge Graphs?
Ein Knowledge Graph ist ein Netzwerk von Entitäten und ihren Beziehungen:
- Kunde → hat Vertrag → beinhaltet Risiko
- Produkt → gehört zu → Kategorie
- Support-Ticket → betrifft → Feature
NUTZEN
- Strukturierte Query-Logik
- Regelbasierte Inferenz
- Ontologie-Design für Domain Knowledge
Was sind Embeddings?
Embeddings sind Vektorrepräsentationen von Text, Code oder Bildern.
SIE ERMÖGLICHEN
- Semantische Suche
- Clustering & Ranking
- Ähnlichkeitsmessung
- Input-Normalisierung für Agenten
🔗 Anwendung in: Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Gemeinsam besser: Knowledge Graphs + Embeddings
| Feature | Knowledge Graphs | Embeddings |
|---|---|---|
| Struktur | Formal & explizit | Implizit & statistisch |
| Zugriff | Query (SPARQL, Cypher) | Similarity Search (Vector DBs) |
| Stärken | Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit | Flexibilität, fuzzy Matching |
| Schwächen | Setup-Aufwand, Rigide Ontologie | „Black Box“, geringe Interpretierbarkeit |
Beispiel: Support-Agent mit semantischer Intelligenz
- Agent erhält Anfrage: „Meine letzte Rechnung war zu hoch“
- Embedding-Suche findet relevante Vertragsabschnitte
- KG liefert Kontext: Kundentyp, Tarif, Sonderkonditionen
- Agent formuliert Antwort und bietet mögliche Korrekturwege
Technologiestack
- KG-Engines: Neo4j, Stardog, Ontotext, Amazon Neptune
- Embedding Stores: Weaviate, Pinecone, Qdrant, FAISS
- Embedding-Modelle: OpenAI, Cohere, BAAI, Sentence Transformers
- Hybrid-Layer: Haystack, LangChain, DSPy
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Braucht man beides – Knowledge Graphs und Embeddings?
Für maximale Agentenintelligenz: ja. KG für Struktur, Embeddings für Flexibilität.
Wie wird der Knowledge Graph mit Daten befüllt?
Automatisch per Parser, ETL oder manuell aus Domainwissen.
Sind Embeddings DSGVO-konform?
Wenn sie lokal oder verschlüsselt verarbeitet werden – ja.
Fazit und Ausblick
Ohne Semantik keine echte Intelligenz. KGs und Embeddings machen aus rohen Daten sinnvolles Wissen – die Grundlage jeder kognitiven Agentenarchitektur.
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