Welche Graph-Datenbanken und Semantik-Tools unterstützen Sie?

Wir wählen den Stack passend zu Ihrem Use Case und Team — von RDF/SPARQL-Stores mit nativem SHACL über Property-Graphen bis zu hybriden PostgreSQL-Architekturen.

Können wir mit einem Architektur- und Schema-Review starten?

Ja. In einem kompakten Discovery-Sprint prüfen wir bestehende Datenmodelle, entwerfen SHACL-/JSON-Schema-Verträge und vergleichen GraphRAG messbar mit Vektor-Baselines.

Wie stellen Sie sicher, dass unser Team den Stack selbst weiterführen kann?

Versionierte Schemas, automatisierte Validierungs-Testsuiten, klare Betriebs-Runbooks und gemeinsames Pairing sichern die vollständige Übergabe an Ihr Team.

Open-Source-Wissensgraphen & semantisches Reasoning — Agentur & Umsetzung

Ontologie, Datenvalidierung und strukturiertes Retrieval verzahnen

Wissenssysteme scheitern in der Praxis oft daran, dass Domänenmodell, Validierung und Retrieval getrennt voneinander entstehen. Wir verbinden schlanke Ontologie-Modellierung, automatisierte Constraint-Prüfung (SHACL und JSON Schema) und hybride GraphRAG-Architekturen, damit Ihre Datenbasis konsistent bleibt und KI-Antworten belastbar belegt werden.

Unsere Leistungen

Ontologie- & Wissensgraph-Architektur

Entity-Modelle, stabile Identifier und Schreibpfade so schneiden, dass der Graph auch bei wachsenden Quellsystemen sauber betreibbar bleibt.

Validierungsverträge (SHACL & JSON Schema)

Dokument-Schemas an API-Schnittstellen mit JSON Schema prüfen und komplexe Beziehungsregeln im Graphen mit SHACL durchsetzen.

GraphRAG & strukturiertes Retrieval

Hybride Graph- und Vektor-Pipelines aufbauen, wenn Multi-Hop-Abfragen, Entity-Disambiguierung und nachvollziehbare Quellenangaben gefordert sind.

Engineering-Standards für den Produktivbetrieb

Worauf wir bei Wissensgraphen und Semantik-Projekten achten

Abfragegetriebene Modellierung

Wir modellieren exakt die Entitäten, Relationen und Regeln, die Ihre produktiven Queries, Schreibpfade und Compliance-Prüfungen benötigen.

Automatisierte Constraint-Tests

SHACL-Shapes und JSON-Schema-Verträge laufen als feste Quality-Gates in CI/CD- und Ingest-Pipelines, bevor Daten wachsen.

Nachvollziehbares Reasoning

OWL- oder regelbasierte Inferenz setzen wir gezielt dort ein, wo abgeleitete Fakten erklärbar, testbar und performant sind.

Wann welcher Architektur-Schnitt passt

Dokumentensuche vs. vernetzte Fakten

Wenn reine Textsuche genügt, bleibt klassisches Vektor-RAG der schlankere Weg; ein Wissensgraph lohnt sich bei Multi-Hop-Logik und strenger Fakten-Governance.

Durchgängige semantische Datenplattform

Wenn Domänenvokabular, Validierungsregeln und Zugriffsrechte über mehrere Teams und Kernsysteme hinweg konsistent greifen müssen.

Selbst gehostete KI- & Daten-Infrastruktur

Wenn Wissensgraph, Model-Serving, PostgreSQL und Kubernetes unter Ihrer eigenen Kontrolle und Datenhoheit laufen sollen.

Weiterführende Seiten & Leitfäden

FAQ

Welche Graph-Datenbanken und Semantik-Tools unterstützen Sie?

Wir wählen den Stack passend zu Ihrem Use Case und Team — von RDF/SPARQL-Stores mit nativem SHACL über Property-Graphen bis zu hybriden PostgreSQL-Architekturen.
Können wir mit einem Architektur- und Schema-Review starten?

Ja. In einem kompakten Discovery-Sprint prüfen wir bestehende Datenmodelle, entwerfen SHACL-/JSON-Schema-Verträge und vergleichen GraphRAG messbar mit Vektor-Baselines.
Wie stellen Sie sicher, dass unser Team den Stack selbst weiterführen kann?

Versionierte Schemas, automatisierte Validierungs-Testsuiten, klare Betriebs-Runbooks und gemeinsames Pairing sichern die vollständige Übergabe an Ihr Team.

Wissensgraph- & Semantik-Projekt besprechen

Gemeinsam klären wir Ontologie-Schnitt, SHACL-Validierung, GraphRAG und die Einbindung in Ihren Stack.

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