Wissen · Stand 2026-09-07
GraphRAG vs. RAG: Warum ein Wissensgraph mehr findet
Wie klassisches RAG arbeitet - und wo es aufhört
RAG zerlegt Dokumente in Abschnitte, macht sie per Vektorsuche auffindbar und reicht die Treffer als Kontext an ein Sprachmodell weiter. Das funktioniert erstaunlich gut für "Nachschlage-Fragen": Was steht im Vertrag zur Kündigungsfrist? Welche Schritte nennt das Handbuch?
An seine Grenze kommt RAG, wenn die Antwort nicht an einer Stelle steht, sondern aus Beziehungen entsteht: "Welche Angebote haben wir in den letzten zwei Jahren für Klinikverbünde geschrieben, und wer hat daran gearbeitet?" Dafür müsste die Suche verstehen, dass Angebot A zum Kunden B gehört, der zur Branche C zählt, und dass Kollegin D das Kapitel E geschrieben hat. Textschnipsel wissen das nicht.
Was GraphRAG anders macht
GraphRAG baut aus den Quellen zusätzlich einen Wissensgraphen: Entitäten (Kunden, Projekte, Produkte, Personen, Begriffe) und ihre Beziehungen werden explizit gespeichert. Eine Frage läuft dann zweistufig: Erst navigiert das System durch den Graphen zu den relevanten Knoten, dann holt es die zugehörigen Textstellen und lässt das Modell mit vollem Kontext antworten - inklusive Quellenangabe.
Der praktische Unterschied zeigt sich bei drei Frage-Typen: Aggregation ("alle Projekte mit Merkmal X"), Mehrsprung-Fragen ("wer kennt sich mit Y aus, weil er an Z gearbeitet hat?") und Aktualität (ändert sich ein Fakt, wird der Knoten aktualisiert statt hundert Textkopien).
| Kriterium | RAG | GraphRAG |
|---|---|---|
| Antwort steht an einer Stelle | sehr gut | sehr gut |
| Antwort verteilt über viele Quellen | schwach | stark |
| Beziehungen ("wer, mit wem, woran") | kaum | Kernkompetenz |
| Quellenangabe | je Schnipsel | je Knoten + Beleg |
| Aufwand Einrichtung | niedrig | mittel (Graph-Modellierung) |
Wann sich welcher Ansatz lohnt
Ehrliche Beratung heißt auch: GraphRAG ist nicht immer nötig. Für ein FAQ über ein Produkthandbuch reicht klassisches RAG - schneller eingerichtet, günstiger im Betrieb. Der Graph lohnt sich, sobald Firmenwissen über Systeme, Postfächer und Köpfe verteilt ist und die wertvollen Fragen Beziehungswissen brauchen: Angebote und Ausschreibungen, Einarbeitung, Expertensuche, Projekthistorie.
Genau dafür haben wir KI MEMORY gebaut: ein Wissensgraph als Fundament, Zugang über eine Chat-Oberfläche, datensouverän und auf Wunsch on-premise. Wir nutzen dieselbe Architektur intern für CRM, HR und Projektwissen - wir verkaufen also nichts, was wir nicht selbst betreiben.
Häufige Fragen
Ist GraphRAG nicht viel teurer als RAG?
Die Einrichtung ist aufwendiger, weil der Graph modelliert werden muss. Im Betrieb relativiert sich das: Fakten werden einmal am Knoten gepflegt statt in vielen Dokumentkopien, und die Trefferqualität spart Suchzeit - im Schnitt geht rund ein Viertel der Arbeitszeit für Informationssuche drauf.
Brauchen wir dafür saubere Daten?
Der Graph verzeiht mehr als man denkt, weil er Widersprüche sichtbar macht statt sie zu verstecken. Ein kostenloser Daten-Check vor dem Projekt zeigt, wo Ihre Basis steht.
Funktioniert das auch on-premise?
Ja. KI MEMORY läuft datensouverän in deutschen Rechenzentren oder vollständig in Ihrer eigenen Infrastruktur - ohne Training auf Ihren Daten.
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