Wissensgraphen und LLMs über MCP verbinden

Technologiekombination, die die Grenzen von LLMs überwindet: Wissensgraph × MCP × Agenten

Large Language Models (LLMs) sind leistungsfähig, haben aber Schwächen bei aktuellen Informationen oder domänenspezifischem Wissen.
Um dies zu ergänzen, rücken Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agenten sowie das jüngst stark aufkommende MCP (Model Context Protocol) und Wissensgraphen (Knowledge Graphs) in den Fokus.

In diesem Blog wird behandelt, wie Wissensgraphen zur Stärkung der Schlussfolgerungsfähigkeit von LLMs mit MCP verknüpft werden und wie sie in realen Systemen eingesetzt werden.

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Zusammenfassung der wichtigsten Inhalte

• Was ist ein Wissensgraph?

  • Eine Methode zur Darstellung strukturierten Wissens auf Basis von Entitäten, Beziehungen und Eigenschaften
  • Einsatz in Empfehlungssystemen, Frage-Antwort-Systemen, Dokumentensuche usw.

• Was ist MCP?

  • Eine standardisierte Schnittstelle, über die LLMs mit externen Systemen (Tools, Ressourcen) kommunizieren
  • Ermöglicht es LLM-basierten AI-Agenten, verschiedene Tools automatisch aufzurufen

• Arten der Integration von Wissensgraph × MCP

  1. Anbindung über einen MCP-Server: Den Wissensgraphen als Tool/Ressource bereitstellen
  2. Nutzung als internes Gedächtnis eines Agenten: Informationen aus mehreren MCP-Servern integrieren, in Form eines Wissensgraphen speichern und Schlussfolgerungen ausführen

• Beispiel für LLM-basierte Inferenztechnik: Think-on-Graph

  • Das LLM erkundet den Wissensgraphen und führt mehrstufige Schlussfolgerungen durch
  • Beispiel: „Was ist die Regierungspartei des Landes, in dem Canberra liegt?“ → Erkundung des Wissensgraphen → Ableitung der endgültigen Antwort

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Praxisrelevante Punkte

• Beziehungsorientierte Schlussfolgerung über einfaches Dokumenten-RAG hinaus
• Agenten-Design auf Basis von Wissensgraphen zur Verankerung von Domänenwissen
• Nutzung von LLMs als erweiterbare API-Konsumenten durch MCP-basierte Anbindung

Die Kombination aus LLM + MCP + Knowledge Graph wird sich voraussichtlich zu einer Schlüsselarchitektur agentenbasierter AI-Systeme entwickeln.

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[bungker]

Es wirkt so, als würde man den symbolischen Ansatz von vor mehreren Jahrzehnten wieder hervorholen, was Wissensgraphen angeht.