Seminar AllegroGraph Neuro-Symbolic AI, Vector Store und GraphRAG

Inhaltsübersicht

• Neuro-Symbolic AI mit Knowledge Graphs
• Vector Store, Embeddings und Retrieval-Grundlagen
• LLM-Integration und natürlichsprachliche Abfragen
• GraphRAG-Architektur, Datenvorbereitung und Antwortqualität
• Governance, Nachvollziehbarkeit und Grenzen KI-gestützter Systeme

Seminarinhalt

Dieses Spezialseminar verbindet die semantische Welt von AllegroGraph mit modernen KI- und Retrieval-Szenarien. Behandelt werden Vector Store, Embeddings, natürliche Sprachzugriffe, LLM-Integration und GraphRAG-Muster. Der Schwerpunkt liegt auf kontrollierbaren Architekturen: Ein Knowledge Graph soll Kontext liefern, Regeln bewahren und Antworten erklärbarer machen. Er soll nicht nur als hübsch lackierter Prompt-Futterautomat dienen.

Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Teams, die AllegroGraph für KI-nahe Anwendungen einsetzen oder bewerten möchten. Dazu gehören Data Scientists, KI-Architekten, Entwickler, Datenarchitekten und Projektleitungen, die wissen müssen, welche Vorarbeiten im Graph nötig sind, bevor LLM-Integration sinnvoll und betrieblich verantwortbar wird.

Themenschwerpunkte

• Zusammenspiel von symbolischer Modellierung und statistischem Retrieval
• Vector Store, Embeddings, Ähnlichkeitssuche und Datenvorbereitung
• LLM-Integration, Prompt-Kontext, natürliche Sprachabfragen und Antwortprüfung
• GraphRAG-Muster mit strukturiertem Wissen, Dokumenten und semantischen Beziehungen
• Governance, Datenqualität, Zugriffsschutz, Nachvollziehbarkeit und Evaluierung
• Architekturentscheidungen: was in den Graph gehört, was in den Vektorraum gehört und was besser klassisch bleibt

Praxis und Übungen

Die Übungen bauen ein kleines GraphRAG-Szenario auf: Daten strukturieren, relevante Texte vorbereiten, Vektoren erzeugen, Retrieval testen, Antworten prüfen und Schwächen dokumentieren. Dabei wird deutlich, dass KI-Anbindung ohne saubere Semantik zwar schnell beeindruckt, aber genauso schnell Unsinn mit Haltung produziert.