Hybrides Grounding auf HANA Cloud – Vector Engine + Knowledge Graph Engine

Warum eine Grounding-Technik nicht genügt

SAPs Knowledge-Graph-Lektion auf SAP Learning zählt die Grenzen naiven Vektor-RAGs auf: Es übersieht Beziehungen zwischen Entitäten, und LLMs tun sich schwer mit Unternehmensformaten, Hierarchien und Fachwissen. Als Abhilfe nennt SAP die Kombination von GraphRAG mit vektorbasiertem RAG über Geschäftsdaten in SAP HANA und Datasphere. Eine SAP-Community-Serie vom Juli 2026, die einen Knowledge-Graph-Agenten auf BDC-Datenprodukten aufbaut, fasst es in einem Satz: Vektordatenbanken helfen der KI, Ähnliches zu finden; Knowledge Graphs helfen ihr zu verstehen, was zusammenhängt. Nehmen Sie die Frage „Wenn Arbeitsplatz Z_ASM3 ausfällt – welche Kunden sind betroffen und welcher Umsatz steht im Risiko?“: Keine Ähnlichkeitssuche folgt der Kette Arbeitsplatz → Produkt → Kundenauftrag → Kunde, und kein Graph sollte Umsätze summieren.

Warum es zählt

• Beziehungsfragen (welche Kunden trifft der Ausfall eines Arbeitsplatzes) lassen sich per Ähnlichkeitssuche nicht beantworten; Aggregationen gehören nicht in einen Graphen.
• HANA Cloud führt Vektorsuche, SPARQL und SQL in einer Engine aus, sodass Ergebnisse in der Datenbank statt vom LLM zusammengeführt werden.
• Approximative HNSW-Indizes, die Wahl des Embedding-Modells und Cross-Encoder-Re-Ranking bestimmen unmittelbar, welche Belege der Agent sieht.

Kernpunkte

• Vektoren finden Ähnliches, Graphen kennen Zusammenhänge – GraphRAG und Vektor-RAG kombinieren (SAP Learning).
• REAL_VECTOR / HALF_VECTOR, Dimension 1–65.000; keine Row-Tabellen, keine Sortierung, kein Partitionierungsschlüssel.
• Ähnlichkeit: COSINE_SIMILARITY und L2DISTANCE; Embeddings in der Datenbank mit VECTOR_EMBEDDING (NLP-Service).
• Dokumentierte Modelle: SAP_NEB.20240715 und SAP_GXY.20250407 (768 Dimensionen).
• Nur HNSW-Index: Standard M 64, efConstruction 128, efSearch 256; ONLINE aufbauen; NO_VECTOR_INDEX für exakte Suche.
• CROSS_ENCODE mit SAP_CER.20250701 reiht die besten Kandidaten neu.
• Knowledge Graph Engine: SPARQL_EXECUTE, SPARQL_TABLE, SQL_TABLE; Föderation mit SQL- und Vector-Engine.
• Muster: Stammdaten im Graphen, Bewegungsdaten in SQL auf BDC-Datenprodukten (virtuelle Tabellen), Text über Vektoren.

Begriffe auf dieser Seite

HNSW

Hierarchical Navigable Small World: der von HANA-Cloud-Vektorspalten unterstützte approximative Nächste-Nachbarn-Index.

efSearch

HNSW-Suchparameter: pro Top-k-Abfrage gesammelte Kandidaten; höhere Werte steigern Trefferquote und Abfragezeit.

Cross-Encoder

Modell, das Anfrage und Textstelle gemeinsam bewertet; CROSS_ENCODE nutzt es zum Neureihen von Vektortreffern.

GraphRAG

Abruf, der expliziten Beziehungen in einem Knowledge Graph folgt, um Kontext für ein LLM zusammenzustellen.

Kompetenzfrage

Geschäftsfrage, die ein Knowledge Graph beantworten muss; steuert das Ontologiedesign und dient als Testfall.

SHACL

W3C-Sprache zur Validierung von RDF-Graphen gegen Shapes (Pflichteigenschaften, Typen).

Virtuelle Tabelle (BDC-Datenprodukt)

Zugriffsweg von HANA Cloud auf ein an die Instanz freigegebenes BDC-Datenprodukt, ohne kundeneigene ETL-Pipeline.

Quellen

1. SAP Learning — Exploring SAP Knowledge Graph (452,000 ABAP tables, 80,000 CDS views, 7.3 million fields)
2. SAP Community — Knowledge Graph Agent on SAP HANA Cloud Series, Part 1: Why Knowledge Graph for SAP Data (Jul 2026)
3. SAP Help — Vector Engine Guide: REAL_VECTOR and HALF_VECTOR Data Types (QRC 3/2026)
4. SAP Help — Vector Engine Guide: Using the VECTOR_EMBEDDING Function
5. SAP Help — Vector Engine Guide: Creating Text Embeddings with NLP (SAP_NEB, SAP_GXY models)
6. SAP Help — Vector Engine Guide: Embedding Text Values in Tables (generated columns, triggers)
7. SAP Help — Vector Engine Guide: Creating Indexes on REAL_VECTOR and HALF_VECTOR Columns
8. SAP Help — Vector Engine Guide: CREATE VECTOR INDEX Statement (HNSW, M, efConstruction, efSearch)
9. SAP Help — Vector Engine Guide: Improving Search Results with a Cross-Encoder (CROSS_ENCODE)
10. SAP Help — HANA Cloud Knowledge Graph Engine Guide: Connectivity Interfaces (SPARQL_EXECUTE, SPARQL_TABLE, SQL_TABLE), QRC 3/2026
11. SAP Help — SPARQL Reference Guide: SPARQL SELECT Queries Using SPARQL_TABLE
12. SAP News — Business AI Innovation Unveiled at SAP TechEd (Nov 2025): HANA Cloud knowledge graph engine auto-generation from metadata (Q1 2026)
13. SAP Community — Converging Every AI Workload on a Single Database (SAP HANA Cloud, Sep 2026)
14. SAP TechEd 2026 (Berlin & virtual, 27–29 Oct 2026) — session DA204: Unlock predictive and generative AI with your data in SAP HANA Cloud
15. SAP TechEd 2026 (Berlin & virtual, 27–29 Oct 2026) — session ST108: Build your custom knowledge layer with SAP HANA Cloud