Einzigartige Einblicke durch Graphdatenbanken

Mit dem Einsatz von Graphdatenbanken erhalten Sie Einblicke, die Ihrem Unternehmen einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen können.

Neue Möglichkeiten erschließen mit Graphdatenbanken

In der sich ständig weiterentwickelnden Technologielandschaft sind Unternehmen fortwährend auf der Suche nach innovativen Lösungen, um an der Spitze zu bleiben. Eine solche Neuerung ist der Einsatz von Graphdatenbanken. Lassen Sie uns einen Blick auf die immensen Möglichkeiten werfen, die Graphdatenbanken bieten.

Die Leistungsfähigkeit von Graphdatenbanken

Graphdatenbanken sind im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken so konzipiert, dass die Beziehungen zwischen den Daten genauso wichtig sind wie die Daten selbst. Diese Struktur ermöglicht leistungsstarke Abfragen und macht sie ideal für die Verwaltung miteinander verbundener Daten.

Von sozialen Netzwerken bis zu Empfehlungsmaschinen und von der Betrugserkennung bis zu Wissensgraphen - Graphdatenbanken verändern die Art und Weise, wie wir Daten verstehen und nutzen. Sie bieten die Möglichkeit, Muster aufzudecken, die mit herkömmlichen Datenbanken nur schwer zu erkennen sind, und verschaffen Unternehmen so einzigartige Einblicke und Wettbewerbsvorteile.

Generative KI mit RAG und Graphdatenbanken

Eine der jüngsten Anwendungen von Graphdatenbanken liegt im Bereich der generativen KI. Insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle können Graphdatenbanken als Wissensspeicher nutzen.

Wenn es darum geht, die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (wie GPT) in einem geschäftlichen Umfeld nutzbar zu machen, stoßen wir häufig auf zwei Haupthindernisse:

  • Erstens, das Problem der "Halluzinationen", bei denen das Modell Informationen erzeugt, die nicht auf realen Daten beruhen.
  • Zweitens, die fehlende Kenntnis des Modells über Ihre unternehmensspezifischen Daten.

Die gute Nachricht ist, dass diese beiden Herausforderungen durch den Einsatz einer Graphdatenbank effektiv bewältigt werden können. Indem Sie Ihre einzigartigen Daten in der Graphdatenbank speichern, können Sie die Sprachfähigkeiten der großen Sprachmodelle nutzen, um hochwertige Ergebnisse zu erzeugen. Dieser Ansatz basiert auf realen Daten und macht komplexere und weniger effektive Methoden wie Fine-Tuning oder In-Context-Learning überflüssig.

RAG-Modelle vereinen das Beste aus den beiden Welten von Retrieval-basierten und generativen Modellen. Sie rufen relevante Dokumente aus einem Wissensspeicher ab und verwenden diese, um ein generatives Modell zu informieren. Handelt es sich bei dem Wissensspeicher um eine Graphdatenbank, kann das Modell effizient durch die miteinander verknüpften Daten navigieren und hochrelevante Informationen abrufen. Dies führt zu präziseren, kontextabhängigen Antworten und eröffnet neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen.

Quelle: Neo4j 2023 (GenAI Stack Walkthrough: Build With Neo4j, LangChain & Ollama in Docker)
Quelle: Neo4j 2023 (GenAI Stack Walkthrough: Build With Neo4j, LangChain & Ollama in Docker)

Graph Data Science: Eine neue Grenze

Graphdatenbanken ebnen auch den Weg für Graph Data Science (GDS). Dieses aufstrebende Gebiet konzentriert sich auf die Nutzung der Graphentheorie, um komplexe Systeme zu verstehen und anspruchsvolle Probleme zu lösen.

Durch die Darstellung von Daten als Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen) ermöglicht die Graphdatenwissenschaft die Analyse von Beziehungen und Mustern innerhalb der Daten. Dies kann zu genaueren Vorhersagen, besserer Entscheidungsfindung und tieferen Einsichten führen. Von der Erkennung von Gemeinschaftsstrukturen in Netzwerken bis hin zur Vorhersage von Proteininteraktionen in der Bioinformatik - die Graphdatenwissenschaft wird zahlreiche Branchen revolutionieren.

GDS verwendet eine Vielzahl von Graph-Algorithmen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Dazu gehören:

Wegfindungs- und Suchalgorithmen

wie Dijkstra und A*, die den kürzesten Weg zwischen zwei Knotenpunkten finden können. Diese Algorithmen sind bei Logistik- und Routing-Problemen nützlich.

Zentralitätsalgorithmen

wie PageRank und Betweenness Centrality, die einflussreiche Knoten in einem Netzwerk identifizieren können. Diese Algorithmen werden häufig bei der Analyse sozialer Netzwerke und bei der Suchmaschinenoptimierung eingesetzt.

Algorithmen zur Erkennung von Gemeinschaften

wie Louvain Modularity und Label Propagation, die Cluster oder Gemeinschaften innerhalb eines Netzwerks identifizieren können. Diese sind nützlich, um die Struktur eines Netzwerks zu verstehen und Anomalien zu erkennen.

Schlussfolgerung

Die Einführung von Graphdatenbanken bietet eine Fülle von Möglichkeiten. Indem sie eine effizientere Datenverwaltung ermöglichen, die generative KI verbessern und das neue Feld der Graphdatenwissenschaft vorantreiben, werden Graphdatenbanken eine zentrale Rolle in der Zukunft der Technologie spielen. Gartner prognostiziert, dass "bis 2025 Graph-Technologien bei 80 % der Daten- und Analytics-Innovationen zum Einsatz kommen werden, gegenüber 10 % im Jahr 2021, und damit die schnelle Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen erleichtern" werden (Quelle: Gartner "Market Guide: Graph Database Management Solutions" Merv Adrian, Afraz Jaffri 30. August 2022). Als Software-Beratungsunternehmen sind wir bestens dafür aufgestellt, Unternehmen dabei zu helfen, diese Möglichkeiten zu nutzen und Innovationen voranzutreiben.

Über die Autoren: Elena Kohlwey & Matthias Bauer

Elena Kohlwey ist seit 2024 als Data Scientist und Data Engineer bei der X-INTEGRATE (Teil der TIMETOACT GROUP) und bringt mehr als 5 Jahre Expertise als Graphdatenbank-Expertin mit. Ihre Mission ist es, vernetzte Daten als Graph zu modellieren und mit Graphabfragen und -algorithmen tief versteckte Erkenntnisse zur Oberfläche zu befördern. Elena ist seit Jahren sehr aktiv in der Neo4j (Graphdatenbankanbieter) Community. Dabei referiert sie regelmäßig auf Konferenzen über Graphthemen und gehört auch zu den weltweit ca. 100 aktiven Neo4j Ninjas.

Matthias Bauer ist seit 2020 als Teamlead Data Science bei der X-INTEGRATE (Teil der TIMETOACT GROUP) und bringt mehr als 15 Jahre Expertise als Solution Architect mit. Daten dafür nutzen, Großes zu schaffen und Mehrwerte zu erzielen – in seinen Worten: Data Thinking – ist seine Leidenschaft. Matthias ist erfahren in Artificial Intelligence, Data Science und Data Management; dabei bedient er von Data Warehousing bis hin zu Data Virtualization ein breites Spektrum an datenbezogenen Fragestellungen.  

Elena Kohlwey
Data Scientist & Data EngineerX-INTEGRATE Software & Consulting GmbHKontakt
Matthias Bauer
CTO & Teamlead Data ScienceX-INTEGRATE Software & Consulting GmbHKontakt

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