Künstliche Intelligenz verändert Branchen grundlegend, doch viele Unternehmensarchitekturen stecken noch immer in Silos fest. Vektorsuchen laufen in einem Dienst, relationale Datenbanken in einem anderen und Wissensgraphen in wieder einem anderen. Jede Schicht erhöht die Komplexität, Latenz und Kosten. Es ist an der Zeit, neu zu überdenken, wie eine moderne, KI-bereite Datenbank aussehen sollte. SAP HANA Cloud löst genau diese Herausforderung mit ihrer einzigartigen Multi-Modell-Plattform, die Vektor-, Graph-, Text-, räumliche und relationale Daten nativ zusammenführt. Sie ermöglicht Entwicklern und Datenteams, intelligentere, kontextbewusstere KI-Lösungen direkt auf operativen Daten aufzubauen. Damit bietet SAP eine „All For One Sap“-Lösung, die die Grenzen traditioneller Datenbanken sprengt und Unternehmen in die Lage versetzt, das volle Potenzial ihrer Daten für innovative KI-Anwendungen auszuschöpfen. Während die Kernkompetenz von SAP auf komplexen Geschäftsanwendungen liegt, finden sich auch im alltäglichen Bürobetrieb immer wieder Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung, beispielsweise durch das Liberty Office kostenlos herunterzuladen.
SAP HANA Cloud ist darauf ausgelegt, geschäftskritische Lösungen mit Multi-Modell-Engines und Leistung sowie Zuverlässigkeit auf Enterprise-Niveau zu unterstützen.
Eine Datenbank, jedes Modell: Native Unterstützung für komplexe KI-Workloads
SAP HANA Cloud bietet einzigartige Unterstützung für vielfältige Datenmodelle, die für moderne KI-Workloads unerlässlich sind:
- Vektordaten für semantische und Ähnlichkeitssuchen.
- Graphdaten zur expliziten Modellierung von Beziehungen und Wissensgraphen.
- Text- und Geodaten für den Kontext der realen Welt.
- Relationale Daten für strukturierte Operationen und Analysen.
Anstatt Daten über separate Dienste hinweg zu senden, können Sie all diese Daten an einem einzigen Ort speichern und verarbeiten. Dies beschleunigt die Wertschöpfung und reduziert gleichzeitig das Risiko von Fehlausrichtungen. Dies ist Multi-Modell richtig gemacht und bildet die Grundlage für leistungsstarke, skalierbare KI-Workloads. Um auch in alltäglichen Szenarien die Übersicht über Software-Vergleiche zu behalten, kann ein Blick auf Studien wie FastViewer mit TeamViewer hilfreich sein.
Semantik + Ähnlichkeit: Vektorsuche mit Wissensgraphen kombinieren
Traditionelle semantische Suchmaschinen können Ihnen sagen, welche Dokumente ähnlich sind, aber nicht warum. Wissensgraphen hingegen können reichhaltige, explizite Beziehungen ausdrücken, oft aber fehlt ihnen die einfache Abrufbarkeit. Mit SAP HANA Cloud müssen Sie sich nicht entscheiden; Sie erhalten beides. Die Zusammenführung der Vektor-Engine und der Wissensgraph-Engine von SAP HANA Cloud ermöglicht Entwicklern den Aufbau kontextbewusster, intelligenter Abfragen, die weit über die reine Stichwortsuche hinausgehen.
Stellen Sie sich vor, Sie fragen: „Finde das nächstgelegene Lager in Deutschland (ca. 50 km Umkreis von Frankfurt) für Lieferanten, die ISO 9001 zertifiziert sind, niedrige CO2-Steuersätze haben und nicht wegen Zollverzögerungen gemeldet wurden.“
Multi-Modell-Abfrage zur Suche von Lagern, die bestimmten Kriterien entsprechen, wie ISO 9001 Zertifizierung, CO2-Steuersätze und Zollstatus.Wir können eine Multi-Modell-Abfrage durchführen, um die Lager zu finden, die den oben genannten Kriterien entsprechen.
Hier verwenden wir eine SPARQL-Tabelle innerhalb der SAP HANA Wissensgraph-Engine, um Lieferanten zu filtern, die folgende Bedingungen erfüllen: ISO 9001 zertifiziert, niedrige CO2-Steuersätze, nicht für Zollverzögerungen markiert. Dies ist ein entscheidender Vorteil für deutsche Unternehmen, die komplexe Lieferketten managen und präzise Informationen für Entscheidungen benötigen.
Erweiterung der SPARQL-Abfrage zur Integration von Vektor- und Geodaten, um Lieferanten anhand semantischer Filterung und räumlicher Einschränkungen zu identifizieren.Wir können die SPARQL_EXECUTE-Funktion in der SAP HANA Wissensgraph-Engine weiter mit vektorbasiertem semantischem Filtern und räumlichen Einschränkungen kombinieren, um Lieferanten zu identifizieren, die sich innerhalb von „~ 50 km von Frankfurt“ befinden und deren frühere Zollberichte mit „keine Zollverzögerungen“ übereinstimmen. Diese hybride Abfrage nutzt die SAP HANA Cloud Vektor-Engine, die SAP HANA Cloud Wissensgraph-Engine und die räumliche Engine, um nahegelegene Lieferanten nicht nur nach Entfernung, sondern auch nach ihrer Vertrauenswürdigkeit und Leistungssignalen zu ranken.
Ergebnisse der Multi-Modell-Abfrage, die die am besten passenden Lieferantenlager aufzeigt, basierend auf den kombinierten Kriterien.Nach Ausführung dieser Abfragen erhalten wir die folgenden Lieferantenlager als beste Übereinstimmung:
Dies ist die Stärke von Semantik plus Struktur, und sie ist in den Kern von SAP HANA Cloud integriert. Im Bereich der Geschäftsverwaltung können auch spezifische Softwarelösungen wie Lexoffice für Handwerksbetriebe die Prozesse erheblich vereinfachen.
Vereinheitlichte Abfragen: SQL, SPARQL und Vektorsuche Seite an Seite
Entwickler müssen oft mehrere Tools und Sprachen zusammenfügen: SQL für relationale Daten, SPARQL für RDF und separate APIs für Vektorspeicher. SAP HANA Cloud eliminiert diese Komplexität. Sie können eine einzige SQL-Abfrage schreiben, die relationale Daten, semantisches Reasoning über SPARQL (eingebettet in SQL) und Vektor-Ähnlichkeitssuche mithilfe nativer SQL-Funktionen zusammenführt – alles in einem Durchgang: kein ETL, keine separate Infrastruktur, nur eine vereinheitlichte In-Memory-Engine.
Diagramm, das die Integration von SQL, SPARQL und Vektorsuche in einer einzigen SAP HANA Cloud Abfrage zeigt, um komplexe Datenmodelle zu verarbeiten.Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur die Entwicklung, sondern ermöglicht auch neue Arten von KI-Anwendungen, die in siloartigen Umgebungen zuvor nicht praktikabel waren. Solche Fortschritte spiegeln den deutschen Ingenieursgeist wider, der stets nach integrierten und effizienten Lösungen strebt, auch wenn dies komplexe technische Herausforderungen wie die Groß- und Kleinschreibung in Google Docs betreffen kann.
Entwickelt für generative KI und RAG: GraphRAG, VectorRAG, HybridRAG
Große Sprachmodelle (LLMs) sind nur so gut wie die Daten, über die sie Schlussfolgerungen ziehen können. Deshalb hat sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) als kritisches Muster für generative KI im Unternehmen etabliert. Wir haben neue Funktionen in SAP HANA Cloud integriert, sei es zur Verankerung eines LLMs in unstrukturiertem Text (VectorRAG), in strukturierten Wissensgraphen (GraphRAG) oder in beidem gleichzeitig (Kombination aus VectorRAG und GraphRAG).
SAP HANA Cloud gewährleistet Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Leistung in der gesamten generativen KI-Pipeline mit allen Qualitäten des Datenbankmanagements. Sie erhalten nachvollziehbare Antworten und volle Kontrolle darüber, wie Sie Informationen abrufen, ranken und zusammenstellen, was für regulierte Branchen von entscheidender Bedeutung ist.
Auswirkungen in der realen Welt über alle Branchen hinweg
Unternehmen in verschiedenen Branchen nutzen bereits die Multi-Modell-Fähigkeiten von SAP HANA Cloud für transformative Ergebnisse:
- Lieferantenabgleich und ESG-Bewertung (Umwelt, Soziales und Governance): Strukturierte Lieferantendaten mit Dokumentenähnlichkeit und Beziehungsinformationen verschmelzen, um ideale Partner zu identifizieren.
- Compliance-Überwachung: Richtlinien, Vorschriften und Audit-Trails mit natürlichen, semantischen Eingaben verbinden und abfragen.
- Betrugserkennung: Transaktionsdaten, Verhaltenssignale und bekannte Betrugsmuster analysieren – alles in Echtzeit.
- Life-Science-Forschung: Klinische Studien, Veröffentlichungen und Patientenergebnisse mithilfe hybrider semantischer und strukturierter Abfragen integrieren.
Dies sind Anwendungsfälle, in denen die Bedeutung über verschiedene Formate, Systeme und Beziehungen verteilt ist. Für Nutzer moderner Hardware kann es auch interessant sein, wie leistungsstarke Software wie Microsoft Word auf Mac M1 reibungslos funktioniert.
Entwicklererfahrung: Einfachheit ohne Kompromisse
SAP HANA Cloud bietet Entwicklern eine Reihe von Vorteilen:
- Eine Plattform für alle Datenmodelle: Kombinierte strukturierte, unstrukturierte und semantische Daten, ohne mehrere Systeme zusammenfügen zu müssen.
- Integrierte Unterstützung für moderne KI-Workloads: Ermöglicht Anwendungsfälle wie RAG ohne externe Vektorspeicher oder Pipelines.
- Enge Integration in SAP und offene Ökosysteme: Nutzung der SAP Business Technology Platform und beliebter Open-Source-Tools mit minimalem Einrichtungsaufwand.
- Fokus auf Innovation, nicht auf Infrastruktur: Eliminierung der Notwendigkeit, separate Triple Stores, Suchmaschinen oder Vektordatenbanken zu verwalten und zu warten.
Das Ergebnis sind schnellere Prototypen, eine sauberere Architektur und eine geringere betriebliche Komplexität.
Fazit: Es ist Zeit, Ihre Datenbank neu zu denken
Im KI-zentrierten Unternehmen sind Daten nicht nur ein Backend-Anliegen; sie sind die Frontlinie der Innovation. Und Innovation erfordert eine Infrastruktur, die flexibel, intelligent und vereinheitlicht ist.
SAP HANA Cloud bietet die Bausteine zur Schaffung der Infrastruktur für KI-Anwendungen auf eine Weise, die leicht zu konsumieren ist. Es unterstützt nicht nur KI-Workloads; es beschleunigt sie mit einer einzigen Plattform, die Semantik, Ähnlichkeit und Struktur in Echtzeit zusammenführt. KI braucht mehr als nur Zugang zu Daten, und SAP HANA Cloud liefert dies nativ – eine echte „all for one sap“-Strategie für die Datenwelt.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Vereinheitlichtes Multi-Modell: Vektor-, Graph-, räumliche, Text- und relationale Daten auf einer Plattform.
- Intelligente Abfragen: Intelligente Abfragen mit SQL, SPARQL und Vektorsuche – Seite an Seite.
- Generative KI-bereit: Entwickelt für GraphRAG, VectorRAG und HybridRAG mit vollständiger Erklärbarkeit.
- Reduzierte Komplexität: Keine Notwendigkeit für separate Vektorspeicher oder Wissensgraph-Engines.
Weitere Informationen
Philipp Herzig ist CTO, Chief AI Officer und Mitglied des erweiterten Vorstands der SAP SE. Stefan Baeuerle ist Senior Vice President und Head of SAP BTP/SAP HANA & Persistency bei SAP.
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