Ein Knowledge Graph ist eine strukturierte Darstellung von Entitäten und ihren Beziehungen, typischerweise als Tripel gespeichert (Subjekt — Prädikat — Objekt) und als Graph abfragbar.
Warum es zählt
Googles Knowledge Graph (der die Rich-Result-Panels speist) ist das sichtbarste Beispiel. Unternehmensinterne Knowledge Graphs — Microsofts Satori, LinkedIns Economic Graph, Bloombergs BBKG — speisen semantische Suche, Empfehlungen und Analytik über strukturierte und unstrukturierte Daten hinweg.
Knowledge Graphs ergänzen Vektor-Embeddings: Graphen kodieren diskrete Beziehungen ('Anthropic wurde von Dario Amodei gegründet'), Embeddings kodieren unscharfe semantische Nähe. Moderne Systeme nutzen beides — typischerweise wird die Graphstruktur per LLM-gestützter Entity-und-Relation-Extraktion aus Text gewonnen.
Wie Pith reinpasst
Pith pflegt einen leichtgewichtigen Knowledge Graph pro Workspace: Entitäten aus Bookmarks extrahiert, Beziehungen dazwischen, Links von Entitäten zu Wiki-Seiten, Briefings und Mandanten. Der Graph wird über die Entities-Oberfläche zugänglich.
Siehe auch
Zuletzt geprüft: 10. Mai 2026 · Lizenziert CC BY 4.0 · frei zitierbar unter Namensnennung von Pith.