NatusAI
Fähigkeitsmuster
Jedes dokumentenintensive Team
Dokumenten- & semantische Suche
Finden Sie das richtige Dokument in einer einzigen Suche – nach exaktem Begriff oder nach Bedeutung, innerhalb Ihrer Infrastruktur.
Anwendungsfall ansehen
- Startseite
- Anwendungsfälle
- Wissensgraphen für KI-Antworten
Jedes wissensgetriebene TeamFähigkeitsmuster
Wissensgraph für KI-Antworten: gestützt auf Ihre Fakten und deren Zusammenhänge
Geben Sie Ihren KI-Assistenten die Fakten und die Beziehungen zwischen ihnen – damit jede Antwort bis zur Quelle nachvollziehbar ist und für das abgefragte Datum stimmt.
- Status
- Fähigkeitsmuster
- Für
- Jedes Team, das eine KI-Antwort vertreten muss
- Jede Antwort
- Bis zu ihren Quellen nachvollziehbar
Das geschäftliche Problem
Ähnlicher Text ist noch nicht die richtige Antwort
Die meisten KI-Assistenten finden Passagen, die der Frage ähneln. Sie übersehen, wie Kunden, Verträge, Anlagen und Ereignisse zusammenhängen – und zeigen selten, woher eine Antwort stammt.
So funktioniert es
Ein Speicher, eine Frage, eine Antwort mit Quellenangabe
Beziehungen, Bedeutung und exakte Begriffe bleiben beisammen, und freigegebene Assistenten fragen sie über eine kontrollierte Verbindung ab.
Bündeln
Ein Speicher
Beziehungen, Bedeutung und Schlagworte liegen zusammen – es gibt keine getrennten Datenbanken, die synchronisiert werden müssen.
Kombinieren
Abruf mit einer Frage
Eine Abfrage nutzt Entitäten, ihre Verbindungen und ihre Bedeutung zugleich.
Verbinden
Kontrollierter KI-Zugriff
Freigegebene KI-Assistenten fragen das Wissen direkt über eine kontrollierte Verbindung ab – ohne Integrationscode.
Was Führungskräfte gewinnen
Antworten, die Ihre Teams prüfen und vertreten können
Für CIO, CDO oder Compliance-Leitung liegt der Nutzen in einer KI, die ihren Lösungsweg offenlegt – auf einer Architektur, die einfacher zu betreiben ist.
Nachprüfbare Antworten. Jede Antwort folgt den Verbindungen zwischen Fakten und nennt ihre Quellen.
Korrekt zum Stichtag. Der Abruf ist stichtagsgenau – eine Antwort gibt wieder, was zum abgefragten Datum galt.
Eine einfachere Architektur. Ein Wissensspeicher statt drei Systemen, die abgeglichen und abgesichert werden müssen.
Beteiligte Produkte
Womit es gebaut ist
Diese Rollen zeigen, wie sich der Anwendungsfall in die NatusAI-Architektur einfügt. Sie bedeuten nicht, dass eine Referenzimplementierung jedes aktuelle Produkt genutzt hat.
- NatusAI CygnusGeplant: v1Die geplante Datengrundlage für Graph-, Zeit-, Standort- und Suchdaten
- NatusAI AurigaRoadmapKI-Koordination für unterstützte Analysen und Agenten-Interaktionen
Was Sie heute kaufen können: ein Umsetzungsprojekt unter Leitung unseres Teams, aufgebaut auf der in unseren Kundenprojekten bewährten Engine und mit Oberflächen von NatusAI Lyra. Produkte mit dem Status Roadmap zeigen, wohin sich die Plattform entwickelt; Termine teilen wir unter NDA.
Status: ein Fähigkeitsmuster – ein Baustein, der projektübergreifend eingesetzt wird. Es ist kein eigenständiges Kundenergebnis.
Für Ihr technisches Team
- GraphRAG: Graph-, Vektor- und Volltextsuche in einem Speicher – keine getrennte Graphdatenbank, Vektordatenbank und kein Keyword-Index, die synchronisiert werden müssen.
- Hybrid Retrieval kombiniert Entitäten, Beziehungen und Embeddings in einer einzigen Abfrage.
- Stichtagsgenaues Retrieval stützt LLM-Antworten auf die Fakten und ihre Verbindungen, wie sie zum angefragten Datum bestanden.
- Ein integrierter MCP-Server ermöglicht freigegebenen KI-Agenten, den Graphen direkt abzufragen – ohne Integrationscode.
- Dies ist ein Fähigkeitsmuster aus der Quellbasis, zugeordnet zu geplanten NatusAI-Produktrollen. Es ist kein Nachweis einer ausgelieferten NatusAI-Cygnus-Integration.
Verwandte Anwendungsfälle
Alle 22 AnwendungsfälleVerwandte Anwendungsfälle
Fähigkeitsmuster
Revision, Risiko & Betrieb
Zeitbezogene Datenanalyse
Rekonstruieren Sie exakt, was zu jedem früheren Zeitpunkt galt – und was damals bekannt war.
Anwendungsfall ansehen
Fragen
Wissensgraphen für KI-Antworten: Fragen von Führungskräften
Weitere Antworten zu Betrieb, Governance und Preisen finden Sie in unseren häufigen Fragen.
Was unterscheidet GraphRAG von reiner Vektorsuche?
GraphRAG nutzt zusätzlich die Beziehungen zwischen Fakten. Graph-, Vektor- und Volltextsuche laufen in einem Speicher – so kann eine Antwort den Verbindungen zwischen Fakten folgen und ihre Quellen nennen.
Kann eine KI-Antwort wiedergeben, was zu einem früheren Datum galt?
Ja. Der Abruf ist stichtagsgenau – eine Antwort gibt die Fakten und ihre Verbindungen so wieder, wie sie zum abgefragten Datum bestanden.
Wie greifen KI-Assistenten auf den Wissensgraphen zu?
Über eine kontrollierte Verbindung: Ein integrierter MCP-Server ermöglicht freigegebenen KI-Agenten, den Graphen direkt abzufragen – ohne Integrationscode. Dies ist ein Fähigkeitsmuster, kein Nachweis einer ausgelieferten NatusAI-Cygnus-Integration.
Mit unserem Team sprechen
Welche Antworten muss Ihre Organisation vertreten können?
Bringen Sie eine Wissensfrage mit, die Ihre Teams jede Woche stellen. Wir zeigen, wie eine vernetzte Antwort mit Quellenangabe auf Ihren eigenen Daten funktionieren könnte.
- Beginnen Sie mit einer klar abgegrenzten Analysephase, die mit einer eindeutigen Go/No-Go-Entscheidung endet.
- Bringen Sie eine konkrete Frage mit – wir zeigen, wo KI hilft und wie wir den Erfolg messen würden.
Oder schreiben Sie an contact@natusai.com
