Ontologie-RAG vs.
Traditionelles RAG
Traditionelles RAG ruft Textabschnitte nach Vektorähnlichkeit ab. Ontologie-RAG ruft verbundene Entitäten und Beziehungen aus Ihrem Wissensgraphen ab — sodass Agenten über mehrere Hops hinweg schlussfolgern und die genauen Fakten hinter jeder Antwort belegen.
Bedeutung, nicht nur Ähnlichkeit
Ontologie-RAG ruft verbundene Entitäten und Beziehungen aus dem Wissensgraphen ab; traditionelles RAG ruft Textabschnitte ab, die der Anfrage lediglich ähnlich sehen.
Multi-Hop-Schlussfolgern
Das Durchlaufen von Beziehungen lässt Agenten Fragen beantworten, die mehrere Entitäten umspannen — etwas, dem abschnittsbasiertes RAG nicht folgen kann.
Belegt & halluzinationsarm
Jede Antwort führt auf definierte Konzepte und deren Quelldaten zurück statt auf einen undurchsichtigen Vektortreffer — sodass Antworten erklärbar und nachprüfbar bleiben.
Ontologie-RAG ist Retrieval-Augmented Generation, verankert in einer Ontologie und einem Wissensgraphen statt in einem flachen Vektorspeicher. Während traditionelles (naives) RAG Dokumente in Abschnitte zerlegt und die einer Anfrage ähnlichsten abruft, ruft Ontologie-RAG die verbundenen Entitäten, Beziehungen und Definitionen ab, die eine Frage tatsächlich braucht — was Multi-Hop-Schlussfolgern, konsistente fachliche Bedeutung und Antworten ermöglicht, die auf definierte Konzepte zurückführbar sind, mit weit geringerer Halluzination.
Traditionelles RAG war ein Durchbruch: relevanten Text abrufen und das Modell dann daraus antworten lassen. Doch Retrieval per Zerlegen und Einbetten hat Grenzen — es trifft Oberflächenähnlichkeit, nicht Bedeutung, übersieht also verbundenen Kontext, kann Beziehungen über Dokumente hinweg nicht verfolgen und verankert Antworten in losen Ausschnitten. Ontologie-RAG, der Ansatz hinter Scrydons Enterprise RAG, ruft stattdessen über Ihren Wissensgraphen ab: Agenten holen die richtigen Entitäten und die Beziehungen zwischen ihnen, schlussfolgern über mehrere Hops hinweg und führen jede Antwort auf ein definiertes Konzept und dessen Quelle zurück. Diese Seite erklärt, wie sich beide unterscheiden und wann ontologisch verankertes Retrieval zählt.
Ontologie-RAG vs. traditionelles RAG in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich Ontologie-RAG vs. traditionelles RAG ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
Ontologie-RAG vs. traditionelles RAG im Detail
Mensch + KI-Orchestrierung
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Der Human + AI Orchestrator ist die operative Runtime im Herzen des AI OS — auch Agentic OS genannt — der jede Aufgabe in Ihrem Unternehmen plant, routet und steuert, ob sie nun von einem KI-Agenten, einem bestehenden System oder einem Menschen ausgeführt wird.
Die meisten Organisationen haben kaputte Prozesse: kodiert in isolierten Systemen oder eingeschlossen in den Köpfen der Mitarbeitenden. Das AI OS macht sie sichtbar und ausführbar. Es erfasst die Absicht, führt den Kontext zusammen, handelt — und speist jedes Ergebnis zurück in die Ontologie, sodass der nächste Durchlauf intelligenter wird. Und das alles innerhalb Ihres Perimeters.
Cognitive Enterprise
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Die meisten Organisationen haben Daten, die sie nicht nutzen können — nicht weil sie nicht existieren, sondern weil nichts sie verbindet. Die Cognitive Enterprise-Schicht ist die prägende Intelligenz des AI OS: ein lebendiges, abfragbares semantisches Modell der Entitäten, Prozesse und Regeln Ihrer Organisation. Sie ist die Single Source of Truth, die es jedem Agenten, jedem Analysten und jedem Workflow ermöglicht, mit einem konsistenten Verständnis über Ihr Geschäft zu schlussfolgern.
Ohne sie schlussfolgern KI-Agenten auf Rauschen. Mit ihr schlussfolgern sie auf dem Geschäft.
- Entitätsgraph: Modellieren Sie Kunden, Konten, Aufträge, Produkte und jedes beliebige Domänenkonzept — und verbinden Sie sie mit typisierten, traversierbaren Beziehungen.
- Prozessintegration: Verknüpfen Sie reale Workflows mit Ontologie-Entitäten, damit Agenten verstehen, wie Daten durch Ihr Geschäft fließen.
- Kontinuierliche Anreicherung: Agenten reichern Ontologie-Knoten automatisch mit frischen Daten aus dem Lakehouse an und halten das Modell ohne manuellen Aufwand aktuell.
Abschnittsähnlichkeit vs. verbundene Bedeutung
Traditionelles RAG behandelt Ihr Wissen wie einen Sack voll Text: Dokumente werden in Abschnitte zerhackt, als Vektoren eingebettet, und die einer Anfrage nächstliegenden Abschnitte werden zurückgegeben. Für einfache Nachschlagevorgänge funktioniert das, aber es ruft nach Oberflächenähnlichkeit ab, nicht nach Bedeutung — es übersieht also verbundenen Kontext und kann einer Beziehung von einem Dokument zum nächsten nicht folgen. Ontologie-RAG ruft stattdessen über den Wissensgraphen ab und holt genau die Entitäten und Beziehungen, die eine Frage braucht, bereits verknüpft und definiert.
Traditionelles RAG — Zerlegt Dokumente in Abschnitte, bettet sie ein und ruft die der Anfrage ähnlichsten Abschnitte ab — schnell, aber blind für Beziehungen und Bedeutung.
Ontologie-RAG — Ruft Entitäten, Beziehungen und Definitionen aus dem Wissensgraphen ab, sodass der verbundene Kontext, den eine Frage braucht, bereits verknüpft ist.
Multi-Hop-Fragen — Ontologie-RAG durchläuft Beziehungen über den Graphen hinweg; traditionelles RAG sieht nur isolierte, ähnlichkeitsbasiert gefundene Passagen.
Konsistenz — Ontologie-RAG verwendet dieselben Kennzahl- und Regeldefinitionen wie Ihre Analytik; traditionelles RAG hat keine gemeinsame fachliche Bedeutung.
Erklärbarkeit — Ontologie-RAG führt jede Antwort auf definierte Knoten und Quellen zurück; traditionelles RAG belegt einen Abschnitt, kein Konzept.
Wann ontologisch verankertes Retrieval gewinnt
Der Unterschied zeigt sich in dem Moment, in dem eine Frage mehr als eine Sache umspannt. „Welche offenen Verträge sind über diese Produkte gegenüber diesem Lieferanten exponiert?“ ist für Ontologie-RAG eine Graph-Traversierung und für abschnittsbasiertes Retrieval ein unmögliches Raten. Die Verankerung in verbundener, gesteuerter Bedeutung ist das, was Unternehmensantworten genau, konsistent mit Ihrem Reporting und auditierbar macht — und deshalb ist Scrydons Enterprise RAG standardmäßig ontologisch verankert.
Ontologie-RAG vs. traditionelles RAG vs. ein reines LLM
Dieselbe Frage, auf drei verschiedene Arten verankert. Ontologie-RAG ruft verbundene Bedeutung aus Ihrem Wissensgraphen ab; traditionelles RAG ruft ähnlichen Text ab; ein reines LLM antwortet allein aus dem Trainingsgedächtnis.
| Funktion | Scrydon | Traditionelles RAG | Reines LLM |
|---|---|---|---|
| Retrieval-Einheit | Entitäten & Beziehungen aus dem Wissensgraphen | Textabschnitte nach Vektorähnlichkeit | Nichts — antwortet aus dem Modellgedächtnis |
| Multi-Hop-Schlussfolgern | Ja — durchläuft Beziehungen über den Graphen hinweg | Eingeschränkt — nur isolierte Abschnitte | Keine Verankerung, über die geschlussfolgert werden könnte |
| Fachliche Bedeutung | Gemeinsame Ontologie-Definitionen, konsistent mit der Analytik | Keine — Ähnlichkeit auf Textoberfläche | Generisch, nicht Ihr Unternehmen |
| Quellenangaben & Provenienz | Führt auf definierte Konzepte und Quelldaten zurück | Belegt den abgerufenen Abschnitt | Keine Quellenangaben |
| Halluzinationsrisiko | Gering — verankert in verifizierten, verbundenen Daten | Mittel — hängt von der Abschnittsqualität ab | Hoch — nicht verankert |
| Beste Eignung | Verbundene Unternehmensfragen, die Genauigkeit und Audit erfordern | Einfache Dokumenten-Q&A über flache Korpora | Allgemeinwissen, keine Verankerung im Unternehmen |
„Traditionelles RAG“ meint hier standardmäßige Retrieval-Augmented Generation per Zerlegen und Einbetten. Der Vergleich ist Scrydons Zusammenfassung zur Orientierung; Ergebnisse in der Praxis hängen von Daten und Konfiguration ab.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Ontologie-RAG und traditionellem RAG?+
Ist Ontologie-RAG dasselbe wie GraphRAG?+
Hat traditionelles RAG noch seinen Platz?+
Wie senkt Ontologie-RAG Halluzination?+
Wie nutze ich Ontologie-RAG auf Scrydon?+
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