Seminar Stardog Voicebox und Knowledge Graph AI

Dieses Seminar zeigt, wie Stardog Voicebox für natürlichsprachliche Zugriffe auf Wissensgraphen aufgebaut und verantwortungsvoll eingesetzt wird. Behandelt werden das Zusammenspiel von Wissensmodell, Suchindex, Beispielabfragen, Labels, Beschreibungen und fachlicher Terminologie sowie die Grenzen und Sicherheitsmechanismen einer knowledge-graph-basierten KI-Nutzung.

Im praktischen Teil wird erarbeitet, welche Modellierungsentscheidungen Voicebox unterstützen, wie gute Beispielfragen formuliert werden, wie die Herkunft von Antworten nachvollzogen wird und wie strukturierte und unstrukturierte Quellen in fachlich belastbare Frage-Antwort-Prozesse überführt werden. Das Seminar richtet sich an Teams, die LLM-Unterstützung nicht losgelöst, sondern kontrolliert und datenfundiert in Stardog einsetzen wollen.

Inhalte im Überblick

• Architektur und Wirkprinzip von Voicebox im Stardog-Umfeld
• Modell- und Suchvoraussetzungen für natürlichsprachliche Fragen
• Rolle von Labels, Beschreibungen, Klassendefinitionen und Beispieldaten
• Beispielabfragen, Stored Queries und fachliche Fragelogik
• Lineage, Antwortnachvollziehbarkeit und kontrollierte Datenherkunft
• Einbindung strukturierter und unstrukturierter Informationsquellen
• Bewertung typischer Fehlermuster und sichere Einführung im Projekt
• Zusammenspiel von Voicebox, Querying, Designer und Governance

Zielgruppe

KI- und Datenprodukt-Teams, Knowledge-Graph-Engineers, Fachverantwortliche, Solution-Architekten und Entwickler.

Voraussetzungen

Grundlagenwissen zu Stardog ist sinnvoll. Querying- und Designer-Kenntnisse sind für den Praxisteil hilfreich.

Schwerpunkte in der Praxis

Im Seminar werden natürliche Fragen, Beispielabfragen, Modellanpassungen und kontrollierte Rollout-Muster anhand realistischer Szenarien erprobt.