Für Entwickler & Architekten
Ein temporaler Knowledge Graph.
Gebaut für Menschen.
Discovery Desk ist ein Interface zur Exploration temporaler Wissensgraphen. Während klassische Graphdatenbanken Beziehungen zwischen Entitäten modellieren, erweitert Discovery Desk dieses Modell um eine vollständige zeitliche Dimension und macht komplexe Wissensräume für Menschen navigierbar.
Interface Layer
Vom Datenpunkt zur Entdeckungsreise.
Discovery Desk erweitert bestehende Graphdatenbanken um eine explorative Ebene für Navigation, Wissensarbeit und menschliche Verifikation. Kunden ohne vorhandene Graphstruktur begleiten wir vom ersten Datenmodell bis zum fertigen Wissensgraphen.
Entitäten, Relationen und ihre Veränderungen werden über spezialisierte Ansichten navigierbar – historische Entwicklungen, Organisationsstrukturen oder wissenschaftliche Zusammenhänge lassen sich nicht nur speichern, sondern nachvollziehen, vergleichen und validieren.
Temporal Knowledge Graph
Zeitliche Beziehungen
Franz Beckenbauer spielte 1974 für den FC Bayern München – Libero, Kapitän, Weltmeister. 1990 stand er als Trainer an der Seitenlinie von Olympique Marseille. Selbe Person, anderes Land, andere Rolle. Der temporale Graph macht genau diese Veränderung navigierbar.
Dynamic Graph Navigation
Freie Exploration
Discovery Desk gibt keine Präsentationspfade vor. Nutzer wählen einen Einstiegspunkt – eine Person, ein Ereignis, ein Objekt, einen Ort – und folgen von dort Kanten durch den Graphen.
Für jeden Blickwinkel gibt es eine optimierte Ansicht – geografische Verteilung, Netzwerkstrukturen, zeitliche Verläufe oder die vollständige Relationshistorie einzelner Entitäten.
GraphRAG & LLM-ready
Menschliche Validierung für KI
Large Language Models werden zuverlässiger wenn sie auf strukturierten Wissensgraphen basieren statt auf unstrukturierten Texten. Das ist das Versprechen von GraphRAG.
Das Problem: wer überprüft ob der Graph stimmt?
Ein Knowledge Graph ist nur so gut wie seine Daten. Fehler in Relationen, veraltete Zeitstempel, fehlende Verknüpfungen – sie propagieren direkt in LLM-Ausgaben. Discovery Desk löst das Problem auf der menschlichen Seite: Domänenexperten können Zusammenhänge verifizieren ohne die Graphdatenbank direkt zu kennen.
Wer KI-Systeme auf Basis strukturierter Wissensgraphen betreiben will, braucht ein Interface für menschliche Verifikation der Daten und Netzwerke. Discovery Desk ist dieses Interface.
Semantic Data Model
Flexibles Datenmodell
Das Modell ist domänenagnostisch. Dasselbe Modell das Jazzgeschichte aufbereitet – mit Musikern, Labels, Aufnahmen, Einflüssen und deren zeitlichen Verschiebungen – kann Energienetze, Unternehmenshistorien, Stadtentwicklung oder wissenschaftliche Forschungsfelder abbilden. Was sich ändert ist das Thema und die Ontologie. Die Architektur bleibt identisch.
Das Datenmodell kennt drei fundamentale Typen: Entitäten, Relationen und temporale Eigenschaften – alle mit kuratierten Metadaten wie Quellen, Konfidenzwerten und Beschreibungen.
API & externe Datenanbindung
Schnittstellen für externe Datenquellen, operative Systeme und bestehende Knowledge Graphs sind in Entwicklung. Wenn Sie eine Datenbasis oder ein laufendes Knowledge-Graph-Projekt mitbringen – sprechen Sie uns an.
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