Ontologie-RAG vs.
traditionele RAG
Traditionele RAG haalt tekstbrokken op op basis van vectorgelijkenis. Ontologie-RAG haalt verbonden entiteiten en relaties op uit uw knowledge graph — zodat agenten over meerdere hops redeneren en de exacte feiten achter elk antwoord aanhalen.
Betekenis, niet alleen gelijkenis
Ontologie-RAG haalt verbonden entiteiten en relaties op uit de knowledge graph; traditionele RAG haalt tekstbrokken op die enkel op de vraag lijken.
Multi-hop-redenering
Door relaties te doorlopen kunnen agenten vragen beantwoorden die meerdere entiteiten omspannen — iets wat brokgebaseerde RAG niet kan volgen.
Met bronvermelding & hallucinatiearm
Elk antwoord is te herleiden tot gedefinieerde concepten en hun brondata, in plaats van tot een ondoorzichtige vectormatch — zodat antwoorden uitlegbaar en controleerbaar blijven.
Ontologie-RAG is retrieval-augmented generation die verankerd is in een ontologie en knowledge graph in plaats van in een platte vectoropslag. Waar traditionele (naïeve) RAG documenten in brokken opdeelt en de brokken ophaalt die het meest op een vraag lijken, haalt ontologie-RAG de verbonden entiteiten, relaties en definities op die een vraag daadwerkelijk nodig heeft — wat multi-hop-redenering, consistente bedrijfsbetekenis en antwoorden mogelijk maakt die herleidbaar zijn tot gedefinieerde concepten, met veel minder hallucinatie.
Traditionele RAG was een doorbraak: haal relevante tekst op en laat het model daaruit antwoorden. Maar retrieval op basis van brokken en embeddings kent grenzen — het matcht oppervlakkige gelijkenis, geen betekenis, en mist daardoor verbonden context, kan geen relaties over documenten heen volgen, en verankert antwoorden in losse fragmenten. Ontologie-RAG, de aanpak achter Enterprise RAG van Scrydon, haalt in plaats daarvan op uit uw knowledge graph: agenten halen de juiste entiteiten en de relaties daartussen op, redeneren over meerdere hops, en herleiden elk antwoord tot een gedefinieerd concept en zijn bron. Deze pagina legt uit hoe de twee verschillen en wanneer in de ontologie verankerde retrieval ertoe doet.
Ontologie-RAG vs. traditionele RAG in het Scrydon-platform
Eén geïntegreerde, soevereine architectuur. Hier past Ontologie-RAG vs. traditionele RAG — uitgelicht binnen de volledige stack waarmee het samenwerkt.
Het AI OS voor mensen en AI-agenten
Ontologie- en semantische laag: één samenhangend model voor uw data, kennis en processen
Het beste van data lakes, datawarehouses en search gecombineerd
AI-agenten, workflows en automatiseringen die uitvoeren over al uw systemen heen
Integreer via A2A, MCP, legacy systemen en databronnen
Veilige domeinfederatie, vertrouwd datadelen en intelligentie over organisatiegrenzen heen
Soevereine fundamenten
Ontologie-RAG vs. traditionele RAG in detail
Human + AI-orchestratie
Het AI OS voor mensen en AI-agenten
De Human + AI Orchestrator is de operationele runtime in het hart van het AI OS — ook wel het Agentic OS genoemd — die elke taak in uw organisatie inplant, routeert en governt, of die nu wordt uitgevoerd door een AI-agent, een bestaand systeem of een mens.
De meeste organisaties hebben vastgelopen processen: verstopt in gescheiden systemen of opgeslagen in de hoofden van mensen. Het AI OS maakt ze zichtbaar en uitvoerbaar. Het legt de intentie vast, brengt de context samen, handelt — en voedt elk resultaat terug in de ontologie, zodat de volgende ronde slimmer verloopt. Allemaal binnen uw eigen perimeter.
Cognitive Enterprise
Ontologie- en semantische laag: één samenhangend model voor uw data, kennis en processen
De meeste organisaties hebben data die zij niet kunnen gebruiken — niet omdat die er niet is, maar omdat niets haar verbindt. De Cognitive Enterprise-laag is de bepalende intelligentie van het AI OS: een levend, bevraagbaar semantisch model van de entiteiten, processen en regels van uw organisatie. Het is de single source of truth waarmee elke agent, analist en workflow met een consistent begrip over uw business kan redeneren.
Zonder die laag redeneren AI-agenten op ruis. Mét die laag redeneren ze op de business.
- Entiteitengraaf: Modelleer klanten, accounts, orders, producten en elk ander domeinbegrip — en verbind ze met getypeerde, doorzoekbare relaties.
- Procesintegratie: Koppel echte workflows aan ontologie-entiteiten, zodat agenten begrijpen hoe data door uw organisatie stroomt.
- Continue verrijking: Agenten verrijken ontologieknooppunten automatisch met verse data uit het lakehouse en houden het model actueel zonder handwerk.
Brokgelijkenis versus verbonden betekenis
Traditionele RAG behandelt uw kennis als een zak tekst: documenten worden in brokken gehakt, ingebed als vectoren, en de brokken die het dichtst bij een vraag liggen worden teruggegeven. Het werkt voor eenvoudige opzoekingen, maar het haalt op basis van oppervlakkige gelijkenis op, niet op betekenis — waardoor het verbonden context mist en een relatie van het ene document naar het andere niet kan volgen. Ontologie-RAG haalt in plaats daarvan op uit de knowledge graph, en trekt de specifieke entiteiten en relaties naar boven die een vraag nodig heeft, al gekoppeld en gedefinieerd.
Traditionele RAG — Deelt documenten op in brokken, bedt ze in, en haalt de brokken op die het meest op de vraag lijken — snel, maar blind voor relaties en betekenis.
Ontologie-RAG — Haalt entiteiten, relaties en definities op uit de knowledge graph, zodat de verbonden context die een vraag nodig heeft al gekoppeld is.
Multi-hop-vragen — Ontologie-RAG doorloopt relaties in de graph; traditionele RAG ziet alleen geïsoleerde, op gelijkenis gematchte passages.
Consistentie — Ontologie-RAG gebruikt dezelfde metriek- en regeldefinities als uw analytics; traditionele RAG heeft geen gedeelde bedrijfsbetekenis.
Uitlegbaarheid — Ontologie-RAG herleidt elk antwoord tot gedefinieerde nodes en bronnen; traditionele RAG haalt een brok aan, geen concept.
Wanneer in de ontologie verankerde retrieval wint
Het verschil komt aan het licht zodra een vraag meer dan één ding omspant. "Welke lopende contracten lopen via deze producten risico bij deze leverancier?" is voor ontologie-RAG een graph-traversal en voor brokgebaseerde retrieval een onmogelijke gok. Verankering in verbonden, beheerde betekenis is wat enterprise-antwoorden nauwkeurig, consistent met uw rapportage en auditeerbaar maakt — en het is waarom Enterprise RAG van Scrydon standaard in de ontologie verankerd is.
Ontologie-RAG vs. traditionele RAG vs. een kaal LLM
Dezelfde vraag, op drie verschillende manieren verankerd. Ontologie-RAG haalt verbonden betekenis op uit uw knowledge graph; traditionele RAG haalt vergelijkbare tekst op; een kaal LLM antwoordt enkel vanuit zijn trainingsgeheugen.
| Functionaliteit | Scrydon | Traditionele RAG | Kaal LLM |
|---|---|---|---|
| Retrieval-eenheid | Entiteiten & relaties uit de knowledge graph | Tekstbrokken op basis van vectorgelijkenis | Niets — antwoordt vanuit modelgeheugen |
| Multi-hop-redenering | Ja — doorloopt relaties in de graph | Beperkt — alleen geïsoleerde brokken | Geen verankering om over te redeneren |
| Bedrijfsbetekenis | Gedeelde ontologiedefinities, consistent met analytics | Geen — oppervlakkige tekstgelijkenis | Generiek, niet uw organisatie |
| Bronvermelding & herkomst | Herleidt tot gedefinieerde concepten en brondata | Haalt de opgehaalde brok aan | Geen bronvermelding |
| Hallucinatierisico | Laag — verankerd in geverifieerde, verbonden data | Gemiddeld — afhankelijk van de kwaliteit van de brokken | Hoog — niet verankerd |
| Beste toepassing | Verbonden enterprise-vragen die nauwkeurigheid en audit vereisen | Eenvoudige documentvragen over platte corpora | Algemene kennis, geen enterprise-verankering |
"Traditionele RAG" betekent hier standaard retrieval-augmented generation op basis van brokken en embeddings. De vergelijking is de samenvatting van Scrydon ter oriëntatie; resultaten in de praktijk hangen af van data en configuratie.
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen ontologie-RAG en traditionele RAG?+
Is ontologie-RAG hetzelfde als GraphRAG?+
Heeft traditionele RAG nog een plek?+
Hoe verlaagt ontologie-RAG hallucinatie?+
Hoe gebruik ik ontologie-RAG op Scrydon?+
Ontdek het platform
E-mail ons
Schrijft u liever? Mail naar hello [at] scrydon.com en wij nemen contact met u op.
Partners
