Die KI rät nicht.
Sie versteht Ihre Fachdomäne vollständig.
Der schemazentrierte Wissensgraph von Data Graphs gibt der KI ein umfassendes Verständnis Ihrer Datenstrukturen und Beziehungen. Das Ergebnis: präzise GQL-Queries, fundierte Antworten und null Halluzinationen. Kombiniert mit Vektor-Retrieval für unstrukturierte Inhalte ist dies Hybrid RAG, das sofort einsatzbereit ist – ohne Prompt Engineering und ohne Retrieval-Tuning.
Vektoren finden Ähnliches. Graphen finden Wahres.
Ihr Domänenmodell ist das Gehirn der KI
In Data Graphs ist das Domänenmodell (Schema) nicht nur eine Einschränkung Ihrer Daten. Es ist eine vollständige, maschinenlesbare Beschreibung dessen, was Ihre Daten bedeuten: die Entitäten, ihre Eigenschaften, ihre Beziehungen und die Regeln, die sie steuern.
Wenn die KI eine Frage erhält, ob von einem Menschen oder einem Agenten, liest sie dieses Schema und versteht die Fachdomäne so, wie es ein Experte tun würde. Sie weiss, was ein "Produkt" ist, wie es mit einem "Inhaltsstoff" zusammenhängt und was eine "Registrierte Formulierung" enthält. Sie schreibt präzise, korrekte GQL-Queries, um die Antwort zu finden, keine ungefähren Textübereinstimmungen.
Deshalb funktioniert es sofort. Sie modellieren Ihre Fachdomäne, importieren Ihre Daten, und die KI funktioniert einfach. Kein Prompt Engineering. Kein Retrieval-Tuning. Keine Halluzinationsbekämpfung. Das Schema übernimmt die Schwerarbeit.
Kein Prompt Engineering. Kein Retrieval-Tuning. Sofort einsatzbereit.
Zwei Retrieval-Pfade, eine nahtlose Antwort
Graph-Retrieval (GQL)
Für strukturierte Fragen: "Welche Produkte enthalten diesen Inhaltsstoff?", "Zeige mir alle Registrierungen, die in diesem Quartal auslaufen", "Wie ist die Beziehung zwischen X und Y?" Die KI liest das Schema, schreibt eine präzise GQL-Query und liefert exakte, vollständige, korrekte Ergebnisse.
Vektor-Retrieval (Embeddings)
Für unstrukturierte Inhalte: Dokumente, Rich Text, Notizen, PDFs, Medientranskripte. Wenn die Antwort in Fliesstext statt in strukturierten Daten liegt, findet die Vektorsuche semantisch ähnliche Inhalte und zeigt sie neben den Graph-Ergebnissen an.
Der Hybrid kombiniert beide nahtlos. Die KI entscheidet anhand der Frage, welche Retrieval-Pfade zu verwenden sind. Antworten zitieren ihre Quellen, ob strukturierte Graphdaten oder unstrukturierte Inhalte.
Graph und Vektor ergänzen sich. Vektoren glänzen bei unstrukturierter semantischer Suche. Graphen glänzen bei strukturiertem relationalem Reasoning. Data Graphs bietet Ihnen beides.
MCP-nativ von Grund auf
Data Graphs stellt seine Funktionen über integrierte Model-Context-Protocol-Dienste (MCP) bereit. KI-Agenten benötigen keinen individuellen Integrationscode. Sie verbinden sich über MCP, lesen Ihr Domänenmodell und beginnen sofort, Ihre Governed-Daten abzufragen.
Jede Query durchläuft dieselbe Governance-Ebene: rollenbasierte Zugriffskontrolle, Audit-Trails und Geschäftsregeln. Dieselbe Kontextebene, die Ihre Copiloten bedient, bedient auch Ihre automatisierten Workflows.
Speziell entwickelt für die Lücke, die andere offen lassen
Erleben Sie die KI in Aktion mit Ihren Daten
Modellieren Sie Ihre Fachdomäne. Importieren Sie Ihre Daten. Stellen Sie eine Frage. Sehen Sie zu, wie es funktioniert.