Linked Data Day 2025 10. November 2025

Keynote: Vertrauen in die KI - Wie Wissensgraphen und GraphRAG verlässliche Ergebnisse liefern

In einer Welt, die zunehmend von Daten und künstlicher Intelligenz geprägt ist, stehen wir vor einer zentralen Herausforderung: Wie können wir sicherstellen, dass KI-Systeme, Suchmaschinen und andere datenintensive Anwendungen uns Ergebnisse liefern, denen wir vertrauen können? Insbesondere bei der Nutzung von öffentlichen Daten ist es entscheidend, dass die Resultate nicht nur korrekt, sondern auch nachvollziehbar und erklärbar sind.

Dieser Vortrag beleuchtet, wie die Verknüpfung von Daten in Wissensgraphen eine solide Basis für qualitativ hochwertige KI-Anwendungen schafft. Anstatt sich auf unstrukturierte Informationen zu verlassen, nutzen wir ein geordnetes Netz von Wissen, das die Zusammenhänge zwischen den Daten abbildet.

Der Schlüssel zur Veredelung dieser Technologie ist GraphRAG (Retrieval Augmented Generation auf Wissensgraphen). Vereinfacht gesagt, ermöglicht GraphRAG den KI-Systemen, nicht nur in einem riesigen Haufen von Dokumenten zu suchen, sondern gezielt auf das strukturierte Wissen im Graphen zuzugreifen. Das Resultat sind präzisere, verlässlichere und vor allem erklärbare Antworten. Andreas Blumauer zeigt in seiner Keynote anhand von praktischen Beispielen, wie dieser Ansatz es ermöglicht, die "Black Box" der KI zu öffnen und nachvollziehbare Ergebnisse zu erzeugen, die eine solide Grundlage für Entscheidungen bilden.

Breakoutsession 1: Hands-on AI: Evaluierung eines Linked Data Chatbots

In dieser Session erkunden wir gemeinsam den experimentellen RAG-Chatbot, der im Rahmen des Projekts 'SIARD (Software Independent Archiving of Relational Databases) zu Linked Data' zwischen dem Schweizerischen Bundesarchiv und der Fachhochschule Graubünden entwickelt wurde. Der Prototyp wurde auf alle LINDAS-Datensätze erweitert und ermöglicht es, mittels natürlicher Sprache in allen verfügbaren Datensätzen zu recherchieren - beispielsweise in der Stapfer-Enquête von 1799 zum Schulwesen. Die Teilnehmenden können den Chatbot live testen und Fragen wie 'Welche Schule hatte im Sommer am meisten fehlende Schüler?' direkt ausprobieren.

Breakoutsession 2: MeLODy – der Linked Data Chatbot

Details folgen

Breakoutsession 3: Bye PDF, hello Visualize – Learnings aus dem BAKOM auf dem Weg zu interaktiven Berichten

Wie ersetzt man statische PDF-Berichte durch aussagekräftige, interaktive Visualisierungen?

Diese Session zeigt anhand konkreter Erfahrungen aus dem BAKOM, wie Linked Open Data und Visualize genutzt werden, um Berichte neu zu denken – weg von PDFs, hin zu zeitgemässen, verlinkten und nutzerfreundlichen Darstellungen. Wir teilen Erfahrungen aus der Publikation von Linked Open Data, sprechen über Herausforderungen und zeigen, wie dadurch auch die abteilungsweite OGD-Strategie vorangetrieben wurde.

Breakoutsession 4: Daten publizieren und visualisieren mit Visualize – Erfahrungsbericht Umweltdaten

Die digitale Transformation bringt neue Möglichkeiten:

• Auf welchen Wegen können Daten manuell oder automatisiert auf LINDAS integiert, publiziert und kontinuierlich nachgeführt werden?
• Wie können diese Daten mit Hilfe von Visualize als Diagramme publiziert und für Webreporting bereitgestellt werden?
• Welche weiterführenden Möglichkeiten ergeben sich durch die Visualize-API?

Wir möchten in unserer Session aufzeigen, wie tabellarische Daten mittels Github/Gitlab in LINDAS publiziert werden können und diese mittels Visualize API für Webreporting verwendet werden können.

Breakoutsession 5: Nutzung des historisierten Gemeindeverzeichnisses von LINDAS für die Arbeit mit Zeitreihendaten

Wenn Zeitreihendaten bezogen auf eine einzelne Gemeinde ausgewertet werden, besteht das Problem, dass sich diese Gemeinde über die Zeit verändert haben könnte. Beispielsweise durch Fusionen mit Nachbargemeinden. Dies führt möglicherweise zu Sprüngen in der Zeitreihe, die missinterpretiert werden könnten. In dieser Session erkunden wir Wege, wie das historisierte Gemeindeverzeichnis von LINDAS in einem solchen Fall hilfreich genutzt werden kann.