{"question":"Was ist der Unterschied zwischen Knowledge Graphs und Vector RAG?","shortAnswer":"Vector RAG findet ähnliche Textpassagen durch semantische Suche. Knowledge Graphs verstehen BEZIEHUNGEN zwischen Entitäten. GraphRAG kombiniert beides: Beziehungswissen + semantische Suche = 3,4x höhere Genauigkeit als Vector RAG allein.","detailedAnswer":null,"keyTakeaways":[{"title":"Vector RAG","description":"Findet ähnliche Texte - gut für Fragen zu Dokumenten, schwach bei Beziehungen"},{"title":"Knowledge Graphs","description":"Versteht Beziehungen - perfekt für 'Wer kennt wen? Was hängt womit zusammen?'"},{"title":"GraphRAG","description":"Kombiniert beide Ansätze - 3,4x genauer als Vector RAG allein"},{"title":"Business-Relevanz","description":"Für CRM, ERP und Prozesse sind Beziehungen wichtiger als Textähnlichkeit"}],"faq":[{"answer":"Nein. ChatGPT hat ein Kontextlimit und vergisst nach dem Chat alles. Außerdem versteht es keine Beziehungen zwischen Dokumenten - es sieht nur Text.","question":"Kann ich nicht einfach alle Dokumente in ChatGPT laden?"},{"answer":"Ja, initial mehr Aufwand. Aber der ROI ist enorm: 3,4x höhere Genauigkeit, 100x weniger Token-Kosten, und Antworten die tatsächlich stimmen statt halluziniert sind.","question":"Ist GraphRAG nicht viel aufwendiger zu implementieren?"},{"answer":"Neo4j ist der Industriestandard für Property Graphs. Für RDF/SPARQL gibt es Amazon Neptune oder Stardog. Wir bei Osiris nutzen Neo4j wegen der Cypher Query Language und der LLM-Integration.","question":"Welche Knowledge Graph Datenbank sollte ich nutzen?"}],"framework":{"name":"RAG Comparison Framework","acronym":null,"useCases":["RAG Architektur-Entscheidung","LLM Integration Planning","Knowledge Base Design"],"prerequisites":["Grundverständnis von Embeddings","Basis-Wissen zu LLMs"],"tools":[{"url":"https://neo4j.com","name":"Neo4j"},{"url":"https://langchain.com","name":"LangChain"},{"url":"https://llamaindex.ai","name":"LlamaIndex"}],"timeToImplement":null},"meta":{"contentType":"framework","difficulty":"intermediate","estimatedReadTime":15,"published":"2025-12-02T10:52:13.503Z","updated":"2025-12-02T10:52:13.503Z","language":"de","isCustomerResource":true},"citations":[{"date":"2024","title":"From Local to Global: A Graph RAG Approach","publisher":"Microsoft Research"},{"date":"2024","title":"Neo4j GraphRAG Benchmarks","publisher":"Neo4j"}],"canonicalUrl":"https://aprixity.run/de/wissen/framework/knowledge-graphs-vs-vector-rag"}