Ontologie

Erstellt: 2025-12-20 | Aktualisiert: 2025-12-31

Formale Wissensstruktur mit Klassen, Eigenschaften und Relationen.

FormalitätLeichtgewichtig (DB-basiert)
SpeicherungMariaDB
RelationsextraktionAutomatisch via LLM
VisualisierungGraph (Vanilla JS)
ExportNein (kein OWL/RDF)

Klassen-Struktur

Person
├── Eigenschaften: name, wirkungsbereich
└── Relationen:
    ├── verfasste → Werk
    └── beeinflusste → Person

Konzept
├── Eigenschaften: name, definition
└── Relationen:
    ├── gehört_zu → Konzept
    └── nutzt → Methode

Werk
├── Eigenschaften: titel, jahr, typ
└── Relationen:
    ├── behandelt → Konzept
    └── verfasst_von → Person

Relationstypen

RelationBeschreibung
AUTHORED_BYPerson verfasste Werk
INFLUENCEDPerson beeinflusste Person/Konzept
PART_OFKonzept ist Teil von
APPLIESMethode wendet Konzept an
CONTRADICTSKonzept widerspricht Konzept
EXTENDSKonzept erweitert Konzept
CITESWerk zitiert Werk
SYNONYM_OFEntität ist Synonym
RELATED_TOAllgemeine Beziehung

Datenbank-Schema (ki_content)

ontology_classes (
    id INT PK AUTO,
    name VARCHAR(255) UNIQUE,
    parent_class_id INT FK (self-ref),
    description TEXT,
    properties LONGTEXT (JSON),
    created_at DATETIME
)

entity_classifications (
    id INT PK AUTO,
    entity_id INT FK,
    ontology_class_id INT FK,
    confidence FLOAT DEFAULT 1
)

entity_relations (
    source_entity_id INT FK,
    target_entity_id INT FK,
    relation_type VARCHAR(100),
    confidence FLOAT,
    chunk_id INT FK (Herkunft)
)

LLM-Relationsextraktion

Analysiere den Text und identifiziere Relationen.

Text: {chunk_content}
Bekannte Entitäten: {entities}

Ausgabeformat JSON:
{
  "relations": [
    {
      "source": "Carl Rogers",
      "target": "Klientenzentrierte Therapie",
      "type": "AUTHORED_BY",
      "confidence": 0.92
    }
  ]
}

Graph-Visualisierung

Interaktiver Graph mit Vanilla JS: