{"id":2138,"date":"2026-05-26T08:42:09","date_gmt":"2026-05-26T08:42:09","guid":{"rendered":"https:\/\/opengovai4d.ellak.gr\/?page_id=2138"},"modified":"2026-05-27T14:17:22","modified_gmt":"2026-05-27T14:17:22","slug":"knowledge-graph","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/opengovai4d.ellak.gr\/de\/knowledge-graph\/","title":{"rendered":"Wissensdiagramm"},"content":{"rendered":"
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Wissensdiagramm<\/p>\n\n\n\n

Knowledge Graph AI4Deliberation modelliert \u00f6ffentliche Konsultationen als strukturierte IBIS-Hierarchie (Issue-Based Information System): Die Konsultationen enthalten Artikel (Rechtsvorschriften), in denen die Standpunkte der B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger (\u00c4nderungsvorschl\u00e4ge) akzeptiert werden, die jeweils durch Argumente unterst\u00fctzt werden. Analysen, die \u00fcber LLM aus mehreren Konsultationsdatens\u00e4tzen extrahiert werden, werden \u00fcber eine ETL-Pipeline in RDF-Triples umgewandelt, die in einem Virtuoso-Triple-Store gespeichert sind. Ein RAG-Dienst mit mehreren Agenten (\u00dcbersetzer \u2192 Validator \u2192 Erz\u00e4hler) beantwortet Fragen in nat\u00fcrlicher Sprache, indem er SPARQL-Abfragen in diesem Diagramm erstellt und ausf\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Wie es funktioniert Wissensdiagramm<\/mark>;<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

1. Daten<\/strong>
Die Quelle sind griechische Konsultationsdaten, die aus mehreren SQLite-Datenbanken bestehen, eine pro Gesetzgebungsartikel. Jede Datenbank enth\u00e4lt Kommentare von B\u00fcrgern, die im Voraus von einem Tool verarbeitet wurden, das aus jedem Kommentar einen strukturierten JSON extrahierte: eine Liste der Planstellen (vorgeschlagene \u00c4nderungen mit \u00c4nderung _type: Hinzuf\u00fcgung, Entfernung, \u00c4nderung oder Vorschlag) und Argumente nach Ort (jeweils mit Polarit\u00e4t: positiv, negativ oder neutral).<\/p>\n\n\n\n


2. ETL-Pipeline<\/strong>
Die Pipeline l\u00e4uft in zwei Phasen:
Ausfuhr:<\/strong> Es liest jede SQLite-Datenbank und analysiert JSON. Beh\u00e4lt die gesamte verschachtelte Struktur bei: Beratung \u2192 Artikel \u2192 Kommentar \u2192 Positionen \u2192 Argumente. Metadaten zu Artikeln und Konsultationen (Titel, Ministerium, Daten) werden von der Hauptdatenquelle der Konsultation durchsucht.
Umwandlung:<\/strong> Konvertiert die extrahierten Daten mithilfe der IBIS-Ontologie in RDF-Triaden:<\/p>\n\n\n\n

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  • Jede Konsultation und jeder Artikel wird zum ibis:Issue Hub<\/li>\n\n\n\n
  • ibis:questions verkn\u00fcpft eine Konsultation mit jedem ihrer Artikel<\/li>\n\n\n\n
  • Jede exportierte Position wird zu ibis:Position mit ibis:respondsTo, das in seinem Artikel angezeigt wird<\/li>\n\n\n\n
  • Beitr\u00e4ge mit \u00c4nderungsantrag _type: Entfernung oder \u00c4nderung erwerben auch ibis:objectsTo \u2192 Artikel<\/li>\n\n\n\n
  • Jedes Argument wird zu ibis:Argument mit ibis:supports oder ibis:objectsZur Anzeige in seiner Position<\/li>\n\n\n\n
  • Erste B\u00fcrgerkommentare werden als og:Kommentarknoten gespeichert, die \u00fcber og:extractedFrom mit Standorten verbunden sind<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    3. Wissensgrafik speichern<\/strong>
    Die Pipeline serialisiert den Graphen im ttl-Dateiformat. Diese Turtle-Datei wird in einen Virtuoso-Triple-Store geladen, der einen SPARQL 1.1-Endpunkt freilegt.<\/p>\n\n\n\n


    4. RAG-Dienstleistung<\/strong>
    Ein FastAPI-Service umfasst eine Pipeline von drei Agenten, die von LLMs unterst\u00fctzt werden:<\/p>\n\n\n\n

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    • Agent des \u00dcbersetzers:<\/strong> Es nimmt die nat\u00fcrliche Sprachfrage des Benutzers (zusammen mit dem Konversationsverlauf) und generiert eine SPARQL-Abfrage nach den IBIS-Transitregeln.<\/li>\n\n\n\n
    • Agent-Validator:<\/strong> Es \u00fcberpr\u00fcft die generierte SPARQL auf strukturelle Korrektheit, wie g\u00fcltige Pr\u00e4fixe, g\u00fcltige Eigenschaften, korrekte mehrstufige Kreuzung, ohne falsche Pr\u00e4dikate, und genehmigt sie entweder oder gibt eine Korrektur zur\u00fcck.<\/li>\n\n\n\n
    • Erz\u00e4hler des Agenten:<\/strong> F\u00fchrt die validierte Abfrage in Virtuoso aus, empf\u00e4ngt die rohen Ergebniszeilen und komponiert je nach Frage eine koh\u00e4rente nat\u00fcrliche Sprachantwort in Griechisch oder Englisch.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      5. Benutzerinteraktion<\/strong>
      Benutzer senden eine Frage (mit optionalem Chatverlauf) an den Endpunkt. Die drei Agenten werden nacheinander ausgef\u00fchrt. Wenn die Abfrage keine Ergebnisse liefert, gibt Narrator sie klar an, anstatt eine Antwort zu erfinden. Mehrrundengespr\u00e4che werden unterst\u00fctzt, indem bei jeder Anfrage vorherige Paare (Frage, Antwort) \u00fcbertragen werden.<\/p>\n\n\n\n

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