Neo4j Graph-Datenbanken für KI
KI Engineering & LLMs

Neo4j Graph-Datenbanken für KI

Baue Knowledge Graphs, die RAG, Empfehlungen und Betrugserkennung messbar verbessern.

3 Tage
Grundlagen

Die wichtigsten Themen

Graph-Modell für KI entwerfen

Cypher sicher schreiben und tunen

Import ohne Dubletten aufsetzen

GDS-Algorithmen gezielt anwenden

GraphRAG: Graph plus Vektorsuche

Halluzinationen messbar reduzieren

Überblick
In diesem Seminar lernst Du, wie Du Neo4j gezielt für KI-Anwendungen einsetzt: von sauberer Graph-Modellierung über stabile Import- und Query-Patterns bis zu Graph Data Science und GraphRAG. Du baust Knowledge Graphs, die Beziehungen und Kontext explizit machen, und kombinierst Graph-Traversals mit Vektorsuche, um Retrieval-Augmented Generation (RAG) präziser und überprüfbarer zu machen. Anhand praxisnaher Übungen trainierst Du Cypher, optimierst Abfragen mit PROFILE und setzt Algorithmen wie Similarity oder Community Detection ein, um Empfehlungen, Betrugserkennung oder Entitätsauflösung zu unterstützen. Am Ende kannst Du eine belastbare Neo4j-Architektur entwerfen, Datenqualität sichern und KI-Pipelines so aufsetzen, dass Ergebnisse nachvollziehbar und messbar besser werden.
Wer hier richtig ist
  • Data Engineers und Analytics Engineers
  • Machine-Learning- und KI-Engineers
  • Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler mit Datenfokus
  • Data Architects und Plattformverantwortliche
  • Für alle, die Knowledge Graphs und Neo4j für RAG, Empfehlungen oder Fraud Detection einsetzen wollen
Das lernst du
  • Du modellierst einen Neo4j-Graphen, der KI-Anwendungsfälle sauber abbildet.
  • Du schreibst und optimierst Cypher-Abfragen inklusive stabiler Upserts.
  • Du nutzt Graph Data Science für Ähnlichkeit, Communities und Features.
  • Du entwirfst einen GraphRAG-Ansatz mit Qualitätsmessung und Governance.
Die Themen Graph Thinking für KI-Anwendungsfälle Warum Graphen bei Kontext, Beziehungen und Erklärbarkeit gewinnen · Use Cases: RAG mit Knowledge Graph, Empfehlungen, Fraud, Entitäten und Beziehungen...
  • Graph Thinking für KI-Anwendungsfälle
    • Warum Graphen bei Kontext, Beziehungen und Erklärbarkeit gewinnen
    • Use Cases: RAG mit Knowledge Graph, Empfehlungen, Fraud, Entitäten und Beziehungen
    • Graph vs. Relational vs. Vektorstore: sinnvolle Kombinationen
  • Neo4j Essentials: Modellierung, Import, Performance
    • Property-Graph-Modell: Knoten, Beziehungen, Labels, Properties
    • Datenmodellierung für KI: Ontologie-light, IDs, Zeit, Provenienz
    • Import-Pipelines: CSV, APIs, ETL-Patterns und Datenqualität
    • Indexe, Constraints, Cardinality und typische Performance-Fallen
  • Cypher, das wirklich sitzt
    • Lesen, Schreiben, Upserts: MERGE-Strategien ohne Duplikate
    • Pfadabfragen, Pattern Matching und Aggregationen
    • Subqueries, Parameterisierung und wiederverwendbare Query-Patterns
    • Profiling: EXPLAIN/PROFILE, Query Tuning
  • Graph Data Science für ML und KI
    • Zentrale Algorithmen: PageRank, Community Detection, Similarity
    • Feature Engineering aus Graphen: Embeddings und Nachbarschaftsmerkmale
    • Train/Predict-Workflows und Evaluierung für reale Daten
  • Knowledge Graph + Vektorsuche + LLM (GraphRAG)
    • Entity Linking und Relationship Extraction als Datenpipeline
    • Hybrid Retrieval: Graph Traversal plus Vektorähnlichkeit
    • Kontextaufbau mit Quellen, Zitaten und Zugriffskontrolle
    • Qualitätsmessung: Halluzinationen reduzieren, Antworten prüfen
  • Betrieb, Sicherheit und Architektur
    • Rollen, Rechte, Mandantenfähigkeit und sensible Daten im Graph
    • Backup/Restore, Monitoring, Kapazitätsplanung
    • Architekturpatterns: Event-getriebene Updates, CDC, Batch vs. Streaming
So arbeiten wir
  • Kurze Inputs mit vielen Live-Demos
  • Geführte Hands-on-Übungen in einer bereitgestellten Umgebung
  • Mini-Workshops: Modellierung, Query-Review, Architektur-Entscheidungen
  • Transferaufgaben: Dein Use Case als Umsetzungsplan
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Datenmodellen und Abfragen (SQL hilft, ist aber nicht Pflicht).
  • Erste Berührung mit KI/ML oder LLM-Anwendungen ist hilfreich.
Dein Fahrplan
Einordnung von Graph-Datenbanken für KI, typische Muster für Knowledge Graphs, RAG, Empfehlungen und Betrugserkennung. Entscheidungshilfen: Graph vs. relational vs. Vektorstore.
Organisatorisches

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

9:00-16:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

Deine Vorteile

Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Inklusivleistungen

Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.

Lernen von Experten

Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.

Keine Vorkasse

Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.

Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung

Inhouse-Schulungen & Firmenseminare

Inhouse-Schulungen

Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.

Vorteile:

  • Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
  • Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
  • Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
  • Schulung in vertrauter Umgebung
  • Fokus auf deine spezifischen Anforderungen

Firmen-Seminare

Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.

Ideal für:

  • Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
  • Individuelle Terminplanung für dein Team
  • An unseren Schulungsstandorten oder Online
  • Angepasste Inhalte für deine Anforderungen

Fragen und Antworten zu Neo4j Graph-Datenbanken für KI

Brauche ich Programmierkenntnisse?
Du solltest Dich in technischen Konzepten sicher fühlen und Abfragen verstehen. Cypher wird im Kurs von Grund auf praktisch aufgebaut, ohne dass Du eine bestimmte Programmiersprache beherrschen musst.
Arbeiten wir mit echten LLMs und Vektorsuche?
Ja, wir behandeln den GraphRAG-Ansatz konzeptionell und praktisch anhand von Beispielen. Der Schwerpunkt liegt darauf, Retrieval, Kontextaufbau und Qualitätsmessung nachvollziehbar zu gestalten.
Ist das ein Admin- oder ein Entwicklerkurs?
Es ist primär ein Praxis- und Architekturkurs für Entwicklung, Data Engineering und KI. Betrieb und Sicherheit werden so behandelt, dass Du eine produktionsfähige Lösung planen kannst.
Kann ich meinen eigenen Use Case einbringen?
Ja. Du bekommst Leitfragen und Templates, um Dein Domänenmodell, Importstrategie und Abfrage-Patterns auf Deinen Use Case zu übertragen.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

Mit Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

NOCH FRAGEN?

Rufe mich an oder schreibe mir eine E-Mail.

Michaela Berger

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