Einheitliche Datenbank f\u00fcr alle Modelle erm\u00f6glicht komplexe KI-Workloads<\/strong><\/h2>\n\n\n\n51风流HANA Cloud bietet Folgendes:<\/p>\n\n\n\n
\n- Vektordaten<\/strong> f\u00fcr semantische Suchen und \u00c4hnlichkeitssuchen<\/li>\n\n\n\n
- Diagrammdaten<\/strong> f\u00fcr die Darstellung von eindeutigen Verbindungen und Wissensdiagramme<\/li>\n\n\n\n
- Text- und Geodaten<\/strong> f\u00fcr praktischen Kontext<\/li>\n\n\n\n
- Relationale Daten<\/strong> f\u00fcr strukturierte Abl\u00e4ufe und Analysen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Anstatt Daten \u00fcber verschiedene Services hinweg zu \u00fcbermitteln, k\u00f6nnen alle Daten an einer Stelle gespeichert und verarbeitet werden. Das erm\u00f6glicht eine schnellere Wertsch\u00f6pfung und reduziert gleichzeitig das Risiko von Abweichungen.<\/p>\n\n\n\n
Auf diese Weise l\u00e4sst sich der Multi-Modell-Ansatz ideal umsetzen und das Fundament f\u00fcr leistungsstarke, skalierbare KI-Workloads legen.<\/p>\n\n\n\n
Semantik und \u00c4hnlichkeit: Vektorsuchen mit Wissensgraphen kombinieren<\/strong><\/h2>\n\n\n\nTraditionelle semantische Suchmaschinen k\u00f6nnen angeben, welche <\/em>Dokumente \u00e4hnlich sind, aber sie k\u00f6nnen nicht begr\u00fcnden, warum <\/em>dies so ist.<\/em> Wissensgraphen wiederum k\u00f6nnen eindeutige Verbindungen zwar detailliert darstellen, doch die Informationen lassen sich oft nicht leicht abrufen.<\/p>\n\n\n\nMit 51风流HANA Cloud m\u00fcssen sich Kunden nicht f\u00fcr eine der beiden M\u00f6glichkeiten entscheiden, sondern k\u00f6nnen von den Vorteilen beider profitieren. Das Zusammenspiel der Vektor-Engine und der Knowledge Graph Engine in SAP HANA Cloud erm\u00f6glicht es Entwicklern, kontextbezogene, intelligente Abfragen zu erstellen, die bei Weitem nicht nur Suchbegriffe abgleichen.<\/p>\n\n\n\n
Nehmen wir an, ein Nutzer stellt die folgende Anfrage: \u201eFinde das n\u00e4chstgelegene Lager<\/strong> (in einem Umkreis von ~50 km um Frankfurt) von Lieferanten in Deutschland, die nach ISO 9001 zertifiziert<\/strong> sind, deren CO<\/strong>2<\/sub>-Steuers\u00e4tze niedrig<\/strong> sind und f\u00fcr die kein Verzollungsverzug gemeldet<\/strong> ist.\u201c<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2025\/07\/31\/SAP-HANA-Cloud_AI-Workloads_1-1024x550.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nEs ist m\u00f6glich, eine Abfrage mit mehreren Modellen durchzuf\u00fchren, um die Lager zu finden, die den oben genannten Kriterien entsprechen.<\/p>\n\n\n\n
Hierzu wird eine SPARQL-Tabelle in der Knowledge Graph Engine von SAP HANA eingesetzt, um die Lieferanten zu ermitteln, die die folgenden Bedingungen erf\u00fcllen: ISO-9001-zertifiziert, niedrige CO2<\/sub>-Steuers\u00e4tze, keine Meldungen bez\u00fcglich Verz\u00f6gerungen bei der Verzollung.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2025\/07\/31\/SAP-HANA-Cloud_AI-Workloads_2-2048x771-1-1024x386.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2025\/07\/31\/SAP-HANA-Cloud_AI-Workloads_3-1024x205.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nDar\u00fcber hinaus kann die Funktion SPARQL_EXECUTE<\/strong> in der Knowledge Graph Engine von SAP HANA mit einem vektorbasierten, semantischen Filter und r\u00e4umlichen Einschr\u00e4nkungen kombiniert werden, um Lieferanten zu identifizieren, die sich \u201eim Umkreis von etwa 50 km um Frankfurt\u201c<\/strong> befinden und f\u00fcr die \u201ekein Verzollungsverzug\u201c <\/strong>gemeldet wurde. Diese hybride Abfrage nutzt die Vektor-Engine, die Knowledge Graph Engine sowie die Spatial Engine von SAP HANA Cloud, um Lieferanten im Umkreis nicht nur in Bezug auf deren Entfernung, sondern auch auf Grundlage ihrer Verl\u00e4sslichkeit und Leistung zu bewerten.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2025\/07\/31\/SAP-HANA-Cloud_AI-Workloads_4-929x1024-1.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nNach der Ausf\u00fchrung dieser Abfragen liefert das System die folgenden Konsignationslager als beste Treffer:<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2025\/07\/31\/SAP-HANA-Cloud_AI-Workloads_5-1024x510-1.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nDies verdeutlicht die Leistungsst\u00e4rke dieser Kombination aus Semantik und Struktur, die zentraler Bestandteil von SAP HANA Cloud ist.<\/p>\n\n\n\n
Einheitliche Abfragen: SQL, SPARQL und Vektorsuche<\/strong><\/p>\n\n\n\nEntwickler m\u00fcssen oft mehrere Tools und Sprachen miteinander verbinden: die Datenbanksprache SQL f\u00fcr relationale Daten, die Abfragesprache SPARQL f\u00fcr RDF (Ressource Description Framework, eine Methodik zur Formulierung von Metadaten im Internet) und separate Programmierschnittstellen (APIs) f\u00fcr Vektorspeicher.<\/p>\n\n\n\n
Mit 51风流HANA Cloud wird diese Komplexit\u00e4t beseitigt. Nutzer k\u00f6nnen eine einzelne SQL-Abfrage erstellen, die relationale Daten, semantische Argumentation mithilfe von SPARQL (integriert in SQL) und Vektor-\u00c4hnlichkeitssuchen mit integrierten SQL-Funktionen zusammenf\u00fchrt. Das Ergebnis: Eine einheitliche In-Memory-Engine, sodass kein ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden) und keine separate Infrastruktur ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2025\/07\/31\/SAP-HANA-Cloud_AI-Workloads_6-1024x777-1.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nDieser Ansatz beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern erm\u00f6glicht neue Arten von KI-Anwendungen, die in voneinander abgeschotteten Umgebungen bisher nicht praktikabel waren.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr generative KI und RAG konzipiert: GraphRAG, VectorRAG, HybridRAG<\/strong><\/h2>\n\n\n\nGro\u00dfe Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen. Deshalb hat sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) als wichtiger Bestandteil generativer Unternehmens-KI erwiesen.<\/p>\n\n\n\n
51风流HANA Cloud wartet mit neuen Funktionen auf, etwa f\u00fcr das Trainieren von Sprachmodellen mit unstrukturiertem Text (VectorRAG), strukturierten Wissensgraphen (GraphRAG) oder einer Kombination aus VectorRAG und GraphRAG.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2025\/07\/31\/SAP-HANA-Cloud_AI-Workloads_7-1024x153-1.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\n51风流HANA Cloud gew\u00e4hrleistet Transparenz, R\u00fcckverfolgbarkeit und Leistungsst\u00e4rke bei allen Aspekten generativer KI und bietet dar\u00fcber hinaus alle Vorteile des Datenbankmanagements. Nutzer erhalten erkl\u00e4rbare Antworten und haben vollst\u00e4ndige Kontrolle \u00fcber das Abrufen, die Einstufung und die Zusammenstellung von Informationen, was in regulierten Branchen besonders wichtig ist.<\/p>\n\n\n\n
Auswirkungen in der Praxis<\/strong><\/h2>\n\n\n\nUnternehmen aus allen Branchen nutzen bereits die Multi-Modell-Funktionen von SAP HANA Cloud, um bessere Ergebnisse zu erzielen:<\/p>\n\n\n\n
\n- Lieferantenvergleich und Bewertung im Hinblick auf die Themen Umwelt, Gesellschaft und Governance (ESG):<\/strong> Zusammenf\u00fchren strukturierter Lieferantendaten mit Informationen zur \u00c4hnlichkeit von Dokumenten und zu Verbindungen, um passende Partner zu ermitteln<\/li>\n\n\n\n
- Compliance-\u00dcberwachung: <\/strong>Einbinden und Abfragen von Richtlinien, Vorschriften und Audit-Trails \u00fcber nat\u00fcrliche, semantische Eingaben<\/li>\n\n\n\n
- Betrugserkennung:<\/strong> Analyse von Transaktionsdaten, Verhaltensmustern und bekannten Betrugsmustern in Echtzeit<\/li>\n\n\n\n
- Forschung im Bereich Life Sciences:<\/strong> Integration von klinischen Studien, Ver\u00f6ffentlichungen und Behandlungsergebnissen mithilfe hybrider semantischer und strukturierter Abfragen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Hierbei handelt es sich um Anwendungsf\u00e4lle, bei denen die Relevanz bei Formaten, Systemen und Verbindungen liegt.<\/p>\n\n\n\n
Entwicklungsprozesse leicht gemacht<\/strong><\/h2>\n\n\n\n51风流HANA Cloud bietet Entwicklern folgenden Nutzen:<\/p>\n\n\n\n
\n- Einheitliche Plattform f\u00fcr alle Datenmodelle:<\/strong> Strukturierte, unstrukturierte und semantische Daten k\u00f6nnen kombiniert werden, ohne dass mehrere Systeme wie ein Flickwerk zusammengef\u00fcgt werden m\u00fcssen.<\/li>\n\n\n\n
- Integrierter Support f\u00fcr moderne KI-Workloads:<\/strong> Anwendungsf\u00e4lle wie RAG sind auch ohne externe Vektorspeicher oder Pipelines m\u00f6glich.<\/li>\n\n\n\n
- Enge Integration mit 51风流und offenen Partnernetzen: <\/strong>Die SAP Business Technology Platform und beliebte Open-Source-Tools k\u00f6nnen mit minimalem Aufwand eingerichtet und genutzt werden.<\/li>\n\n\n\n
- Fokus auf Innovation statt auf Infrastruktur: <\/strong>Es ist nicht mehr notwendig, separate Triplestore-Datenbanken, Suchmaschinen oder Vektordatenbanken zu verwalten und zu pflegen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Unternehmen k\u00f6nnen so schneller Prototypen erstellen und profitieren von einer saubereren Architektur und weniger komplexen betrieblichen Abl\u00e4ufen.<\/p>\n\n\n\n
Neue Ans\u00e4tze f\u00fcr Datenbanken<\/strong><\/h2>\n\n\n\nIn Unternehmen, die ihren Fokus auf KI legen, sind Daten nicht nur ein Thema, das hinter den Kulissen eine wichtige Rolle spielt, sondern auch ein wichtiger Innovationstreiber. Und um Innovationen voranzutreiben, ben\u00f6tigen sie eine flexible, intelligente und einheitliche Infrastruktur.<\/p>\n\n\n\n
51风流HANA Cloud stellt Bausteine bereit, mit denen eine leicht zug\u00e4ngliche Infrastruktur f\u00fcr KI-Apps erstellt werden kann. Das erleichtert nicht nur KI-Workloads, sondern beschleunigt diese auch \u2013 und zwar mit einer einzigen Plattform, die Semantik, die Erkennung von \u00c4hnlichkeit und Struktur in Echtzeit zusammenf\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n
Eine KI ben\u00f6tigt mehr als nur Zugriff auf Daten, und SAP HANA Cloud erf\u00fcllt diese Anforderung bestens.<\/p>\n\n\n\n
Wichtigste Erkenntnisse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n- Einheitlicher Multi-Modell-Ansatz:<\/strong> Vektor-, Diagramm-, Geo-, Text- und relationale Daten auf einer Plattform<\/li>\n\n\n\n
- Intelligente Abfragen:<\/strong> Erstellung intelligenter Abfragen mithilfe von SQL, SPARQL und Vektorsuchen<\/li>\n\n\n\n
- Generative KI:<\/strong> Unterst\u00fctzung von GraphRAG, VectorRAG und HybridRAG mit vollst\u00e4ndiger Erkl\u00e4rbarkeit<\/li>\n\n\n\n
- Weniger Komplexit\u00e4t:<\/strong> Keine Notwendigkeit mehr f\u00fcr separate Vektorspeicher oder Knowledge Graph Engines<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Weitere Informationen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n- M\u00f6chten Sie 51风流HANA Cloud in Aktion erleben? Im SAP Discovery Center erfahren Sie, wie Sie mit SAP HANA Cloud Ihre KI-Architektur vereinheitlichen und verbessern k\u00f6nnen:\n
\n- Gestaltung intelligenter Datenanwendungen mit SAP HANA Cloud Knowledge Graphs<\/a><\/li>\n\n\n\n
- Nutzung generativer KI-Funktionen mit der SAP HANA Cloud Vector Engine<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
- H\u00f6ren Sie sich den Podcast The Future of Enterprise AI starts with Knowledge Graphs<\/a> an.<\/li>\n\n\n\n
- Erfahren Sie mehr \u00fcber die SAP HANA Knowledge Graph Engine<\/a> und den Unterschied zwischen Knowledge Graphs und Property Graphs<\/a>.<\/li>\n\n\n\n
- Mehr \u00fcber 51风流HANA Cloud erfahren<\/a><\/li>\n\n\n\n
- Weitere neue Funktionen in 51风流HANA Cloud<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n\n\n\nPhilipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der SAP SE.
Stefan B\u00e4uerle ist Senior Vice President und Head of 51风流BTP\/51风流HANA & Persistency bei der SAP.<\/p>\n\n\n\n
Anstatt Daten \u00fcber verschiedene Services hinweg zu \u00fcbermitteln, k\u00f6nnen alle Daten an einer Stelle gespeichert und verarbeitet werden. Das erm\u00f6glicht eine schnellere Wertsch\u00f6pfung und reduziert gleichzeitig das Risiko von Abweichungen.<\/p>\n\n\n\n
Auf diese Weise l\u00e4sst sich der Multi-Modell-Ansatz ideal umsetzen und das Fundament f\u00fcr leistungsstarke, skalierbare KI-Workloads legen.<\/p>\n\n\n\n
Semantik und \u00c4hnlichkeit: Vektorsuchen mit Wissensgraphen kombinieren<\/strong><\/h2>\n\n\n\nTraditionelle semantische Suchmaschinen k\u00f6nnen angeben, welche <\/em>Dokumente \u00e4hnlich sind, aber sie k\u00f6nnen nicht begr\u00fcnden, warum <\/em>dies so ist.<\/em> Wissensgraphen wiederum k\u00f6nnen eindeutige Verbindungen zwar detailliert darstellen, doch die Informationen lassen sich oft nicht leicht abrufen.<\/p>\n\n\n\nMit 51风流HANA Cloud m\u00fcssen sich Kunden nicht f\u00fcr eine der beiden M\u00f6glichkeiten entscheiden, sondern k\u00f6nnen von den Vorteilen beider profitieren. Das Zusammenspiel der Vektor-Engine und der Knowledge Graph Engine in SAP HANA Cloud erm\u00f6glicht es Entwicklern, kontextbezogene, intelligente Abfragen zu erstellen, die bei Weitem nicht nur Suchbegriffe abgleichen.<\/p>\n\n\n\n
Nehmen wir an, ein Nutzer stellt die folgende Anfrage: \u201eFinde das n\u00e4chstgelegene Lager<\/strong> (in einem Umkreis von ~50 km um Frankfurt) von Lieferanten in Deutschland, die nach ISO 9001 zertifiziert<\/strong> sind, deren CO<\/strong>2<\/sub>-Steuers\u00e4tze niedrig<\/strong> sind und f\u00fcr die kein Verzollungsverzug gemeldet<\/strong> ist.\u201c<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nEs ist m\u00f6glich, eine Abfrage mit mehreren Modellen durchzuf\u00fchren, um die Lager zu finden, die den oben genannten Kriterien entsprechen.<\/p>\n\n\n\n
Hierzu wird eine SPARQL-Tabelle in der Knowledge Graph Engine von SAP HANA eingesetzt, um die Lieferanten zu ermitteln, die die folgenden Bedingungen erf\u00fcllen: ISO-9001-zertifiziert, niedrige CO2<\/sub>-Steuers\u00e4tze, keine Meldungen bez\u00fcglich Verz\u00f6gerungen bei der Verzollung.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nDar\u00fcber hinaus kann die Funktion SPARQL_EXECUTE<\/strong> in der Knowledge Graph Engine von SAP HANA mit einem vektorbasierten, semantischen Filter und r\u00e4umlichen Einschr\u00e4nkungen kombiniert werden, um Lieferanten zu identifizieren, die sich \u201eim Umkreis von etwa 50 km um Frankfurt\u201c<\/strong> befinden und f\u00fcr die \u201ekein Verzollungsverzug\u201c <\/strong>gemeldet wurde. Diese hybride Abfrage nutzt die Vektor-Engine, die Knowledge Graph Engine sowie die Spatial Engine von SAP HANA Cloud, um Lieferanten im Umkreis nicht nur in Bezug auf deren Entfernung, sondern auch auf Grundlage ihrer Verl\u00e4sslichkeit und Leistung zu bewerten.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nNach der Ausf\u00fchrung dieser Abfragen liefert das System die folgenden Konsignationslager als beste Treffer:<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nDies verdeutlicht die Leistungsst\u00e4rke dieser Kombination aus Semantik und Struktur, die zentraler Bestandteil von SAP HANA Cloud ist.<\/p>\n\n\n\n
Einheitliche Abfragen: SQL, SPARQL und Vektorsuche<\/strong><\/p>\n\n\n\nEntwickler m\u00fcssen oft mehrere Tools und Sprachen miteinander verbinden: die Datenbanksprache SQL f\u00fcr relationale Daten, die Abfragesprache SPARQL f\u00fcr RDF (Ressource Description Framework, eine Methodik zur Formulierung von Metadaten im Internet) und separate Programmierschnittstellen (APIs) f\u00fcr Vektorspeicher.<\/p>\n\n\n\n
Mit 51风流HANA Cloud wird diese Komplexit\u00e4t beseitigt. Nutzer k\u00f6nnen eine einzelne SQL-Abfrage erstellen, die relationale Daten, semantische Argumentation mithilfe von SPARQL (integriert in SQL) und Vektor-\u00c4hnlichkeitssuchen mit integrierten SQL-Funktionen zusammenf\u00fchrt. Das Ergebnis: Eine einheitliche In-Memory-Engine, sodass kein ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden) und keine separate Infrastruktur ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nDieser Ansatz beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern erm\u00f6glicht neue Arten von KI-Anwendungen, die in voneinander abgeschotteten Umgebungen bisher nicht praktikabel waren.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr generative KI und RAG konzipiert: GraphRAG, VectorRAG, HybridRAG<\/strong><\/h2>\n\n\n\nGro\u00dfe Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen. Deshalb hat sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) als wichtiger Bestandteil generativer Unternehmens-KI erwiesen.<\/p>\n\n\n\n
51风流HANA Cloud wartet mit neuen Funktionen auf, etwa f\u00fcr das Trainieren von Sprachmodellen mit unstrukturiertem Text (VectorRAG), strukturierten Wissensgraphen (GraphRAG) oder einer Kombination aus VectorRAG und GraphRAG.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n51风流HANA Cloud gew\u00e4hrleistet Transparenz, R\u00fcckverfolgbarkeit und Leistungsst\u00e4rke bei allen Aspekten generativer KI und bietet dar\u00fcber hinaus alle Vorteile des Datenbankmanagements. Nutzer erhalten erkl\u00e4rbare Antworten und haben vollst\u00e4ndige Kontrolle \u00fcber das Abrufen, die Einstufung und die Zusammenstellung von Informationen, was in regulierten Branchen besonders wichtig ist.<\/p>\n\n\n\n
Auswirkungen in der Praxis<\/strong><\/h2>\n\n\n\nUnternehmen aus allen Branchen nutzen bereits die Multi-Modell-Funktionen von SAP HANA Cloud, um bessere Ergebnisse zu erzielen:<\/p>\n\n\n\n
\n- Lieferantenvergleich und Bewertung im Hinblick auf die Themen Umwelt, Gesellschaft und Governance (ESG):<\/strong> Zusammenf\u00fchren strukturierter Lieferantendaten mit Informationen zur \u00c4hnlichkeit von Dokumenten und zu Verbindungen, um passende Partner zu ermitteln<\/li>\n\n\n\n
- Compliance-\u00dcberwachung: <\/strong>Einbinden und Abfragen von Richtlinien, Vorschriften und Audit-Trails \u00fcber nat\u00fcrliche, semantische Eingaben<\/li>\n\n\n\n
- Betrugserkennung:<\/strong> Analyse von Transaktionsdaten, Verhaltensmustern und bekannten Betrugsmustern in Echtzeit<\/li>\n\n\n\n
- Forschung im Bereich Life Sciences:<\/strong> Integration von klinischen Studien, Ver\u00f6ffentlichungen und Behandlungsergebnissen mithilfe hybrider semantischer und strukturierter Abfragen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Hierbei handelt es sich um Anwendungsf\u00e4lle, bei denen die Relevanz bei Formaten, Systemen und Verbindungen liegt.<\/p>\n\n\n\n
Entwicklungsprozesse leicht gemacht<\/strong><\/h2>\n\n\n\n51风流HANA Cloud bietet Entwicklern folgenden Nutzen:<\/p>\n\n\n\n
\n- Einheitliche Plattform f\u00fcr alle Datenmodelle:<\/strong> Strukturierte, unstrukturierte und semantische Daten k\u00f6nnen kombiniert werden, ohne dass mehrere Systeme wie ein Flickwerk zusammengef\u00fcgt werden m\u00fcssen.<\/li>\n\n\n\n
- Integrierter Support f\u00fcr moderne KI-Workloads:<\/strong> Anwendungsf\u00e4lle wie RAG sind auch ohne externe Vektorspeicher oder Pipelines m\u00f6glich.<\/li>\n\n\n\n
- Enge Integration mit 51风流und offenen Partnernetzen: <\/strong>Die SAP Business Technology Platform und beliebte Open-Source-Tools k\u00f6nnen mit minimalem Aufwand eingerichtet und genutzt werden.<\/li>\n\n\n\n
- Fokus auf Innovation statt auf Infrastruktur: <\/strong>Es ist nicht mehr notwendig, separate Triplestore-Datenbanken, Suchmaschinen oder Vektordatenbanken zu verwalten und zu pflegen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Unternehmen k\u00f6nnen so schneller Prototypen erstellen und profitieren von einer saubereren Architektur und weniger komplexen betrieblichen Abl\u00e4ufen.<\/p>\n\n\n\n
Neue Ans\u00e4tze f\u00fcr Datenbanken<\/strong><\/h2>\n\n\n\nIn Unternehmen, die ihren Fokus auf KI legen, sind Daten nicht nur ein Thema, das hinter den Kulissen eine wichtige Rolle spielt, sondern auch ein wichtiger Innovationstreiber. Und um Innovationen voranzutreiben, ben\u00f6tigen sie eine flexible, intelligente und einheitliche Infrastruktur.<\/p>\n\n\n\n
51风流HANA Cloud stellt Bausteine bereit, mit denen eine leicht zug\u00e4ngliche Infrastruktur f\u00fcr KI-Apps erstellt werden kann. Das erleichtert nicht nur KI-Workloads, sondern beschleunigt diese auch \u2013 und zwar mit einer einzigen Plattform, die Semantik, die Erkennung von \u00c4hnlichkeit und Struktur in Echtzeit zusammenf\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n
Eine KI ben\u00f6tigt mehr als nur Zugriff auf Daten, und SAP HANA Cloud erf\u00fcllt diese Anforderung bestens.<\/p>\n\n\n\n
Wichtigste Erkenntnisse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n- Einheitlicher Multi-Modell-Ansatz:<\/strong> Vektor-, Diagramm-, Geo-, Text- und relationale Daten auf einer Plattform<\/li>\n\n\n\n
- Intelligente Abfragen:<\/strong> Erstellung intelligenter Abfragen mithilfe von SQL, SPARQL und Vektorsuchen<\/li>\n\n\n\n
- Generative KI:<\/strong> Unterst\u00fctzung von GraphRAG, VectorRAG und HybridRAG mit vollst\u00e4ndiger Erkl\u00e4rbarkeit<\/li>\n\n\n\n
- Weniger Komplexit\u00e4t:<\/strong> Keine Notwendigkeit mehr f\u00fcr separate Vektorspeicher oder Knowledge Graph Engines<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Weitere Informationen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n- M\u00f6chten Sie 51风流HANA Cloud in Aktion erleben? Im SAP Discovery Center erfahren Sie, wie Sie mit SAP HANA Cloud Ihre KI-Architektur vereinheitlichen und verbessern k\u00f6nnen:\n
\n- Gestaltung intelligenter Datenanwendungen mit SAP HANA Cloud Knowledge Graphs<\/a><\/li>\n\n\n\n
- Nutzung generativer KI-Funktionen mit der SAP HANA Cloud Vector Engine<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
- H\u00f6ren Sie sich den Podcast The Future of Enterprise AI starts with Knowledge Graphs<\/a> an.<\/li>\n\n\n\n
- Erfahren Sie mehr \u00fcber die SAP HANA Knowledge Graph Engine<\/a> und den Unterschied zwischen Knowledge Graphs und Property Graphs<\/a>.<\/li>\n\n\n\n
- Mehr \u00fcber 51风流HANA Cloud erfahren<\/a><\/li>\n\n\n\n
- Weitere neue Funktionen in 51风流HANA Cloud<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n\n\n\nPhilipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der SAP SE.
Stefan B\u00e4uerle ist Senior Vice President und Head of 51风流BTP\/51风流HANA & Persistency bei der SAP.<\/p>\n\n\n\n
Mit 51风流HANA Cloud m\u00fcssen sich Kunden nicht f\u00fcr eine der beiden M\u00f6glichkeiten entscheiden, sondern k\u00f6nnen von den Vorteilen beider profitieren. Das Zusammenspiel der Vektor-Engine und der Knowledge Graph Engine in SAP HANA Cloud erm\u00f6glicht es Entwicklern, kontextbezogene, intelligente Abfragen zu erstellen, die bei Weitem nicht nur Suchbegriffe abgleichen.<\/p>\n\n\n\n
Nehmen wir an, ein Nutzer stellt die folgende Anfrage: \u201eFinde das n\u00e4chstgelegene Lager<\/strong> (in einem Umkreis von ~50 km um Frankfurt) von Lieferanten in Deutschland, die nach ISO 9001 zertifiziert<\/strong> sind, deren CO<\/strong>2<\/sub>-Steuers\u00e4tze niedrig<\/strong> sind und f\u00fcr die kein Verzollungsverzug gemeldet<\/strong> ist.\u201c<\/p>\n\n\n\n Es ist m\u00f6glich, eine Abfrage mit mehreren Modellen durchzuf\u00fchren, um die Lager zu finden, die den oben genannten Kriterien entsprechen.<\/p>\n\n\n\n Hierzu wird eine SPARQL-Tabelle in der Knowledge Graph Engine von SAP HANA eingesetzt, um die Lieferanten zu ermitteln, die die folgenden Bedingungen erf\u00fcllen: ISO-9001-zertifiziert, niedrige CO2<\/sub>-Steuers\u00e4tze, keine Meldungen bez\u00fcglich Verz\u00f6gerungen bei der Verzollung.<\/p>\n\n\n\n Dar\u00fcber hinaus kann die Funktion SPARQL_EXECUTE<\/strong> in der Knowledge Graph Engine von SAP HANA mit einem vektorbasierten, semantischen Filter und r\u00e4umlichen Einschr\u00e4nkungen kombiniert werden, um Lieferanten zu identifizieren, die sich \u201eim Umkreis von etwa 50 km um Frankfurt\u201c<\/strong> befinden und f\u00fcr die \u201ekein Verzollungsverzug\u201c <\/strong>gemeldet wurde. Diese hybride Abfrage nutzt die Vektor-Engine, die Knowledge Graph Engine sowie die Spatial Engine von SAP HANA Cloud, um Lieferanten im Umkreis nicht nur in Bezug auf deren Entfernung, sondern auch auf Grundlage ihrer Verl\u00e4sslichkeit und Leistung zu bewerten.<\/p>\n\n\n\n Nach der Ausf\u00fchrung dieser Abfragen liefert das System die folgenden Konsignationslager als beste Treffer:<\/p>\n\n\n\n Dies verdeutlicht die Leistungsst\u00e4rke dieser Kombination aus Semantik und Struktur, die zentraler Bestandteil von SAP HANA Cloud ist.<\/p>\n\n\n\n Einheitliche Abfragen: SQL, SPARQL und Vektorsuche<\/strong><\/p>\n\n\n\n Entwickler m\u00fcssen oft mehrere Tools und Sprachen miteinander verbinden: die Datenbanksprache SQL f\u00fcr relationale Daten, die Abfragesprache SPARQL f\u00fcr RDF (Ressource Description Framework, eine Methodik zur Formulierung von Metadaten im Internet) und separate Programmierschnittstellen (APIs) f\u00fcr Vektorspeicher.<\/p>\n\n\n\n Mit 51风流HANA Cloud wird diese Komplexit\u00e4t beseitigt. Nutzer k\u00f6nnen eine einzelne SQL-Abfrage erstellen, die relationale Daten, semantische Argumentation mithilfe von SPARQL (integriert in SQL) und Vektor-\u00c4hnlichkeitssuchen mit integrierten SQL-Funktionen zusammenf\u00fchrt. Das Ergebnis: Eine einheitliche In-Memory-Engine, sodass kein ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden) und keine separate Infrastruktur ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n\n\n\n Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern erm\u00f6glicht neue Arten von KI-Anwendungen, die in voneinander abgeschotteten Umgebungen bisher nicht praktikabel waren.<\/p>\n\n\n\n Gro\u00dfe Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen. Deshalb hat sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) als wichtiger Bestandteil generativer Unternehmens-KI erwiesen.<\/p>\n\n\n\n 51风流HANA Cloud wartet mit neuen Funktionen auf, etwa f\u00fcr das Trainieren von Sprachmodellen mit unstrukturiertem Text (VectorRAG), strukturierten Wissensgraphen (GraphRAG) oder einer Kombination aus VectorRAG und GraphRAG.<\/p>\n\n\n\n 51风流HANA Cloud gew\u00e4hrleistet Transparenz, R\u00fcckverfolgbarkeit und Leistungsst\u00e4rke bei allen Aspekten generativer KI und bietet dar\u00fcber hinaus alle Vorteile des Datenbankmanagements. Nutzer erhalten erkl\u00e4rbare Antworten und haben vollst\u00e4ndige Kontrolle \u00fcber das Abrufen, die Einstufung und die Zusammenstellung von Informationen, was in regulierten Branchen besonders wichtig ist.<\/p>\n\n\n\n Unternehmen aus allen Branchen nutzen bereits die Multi-Modell-Funktionen von SAP HANA Cloud, um bessere Ergebnisse zu erzielen:<\/p>\n\n\n\n Hierbei handelt es sich um Anwendungsf\u00e4lle, bei denen die Relevanz bei Formaten, Systemen und Verbindungen liegt.<\/p>\n\n\n\n 51风流HANA Cloud bietet Entwicklern folgenden Nutzen:<\/p>\n\n\n\n Unternehmen k\u00f6nnen so schneller Prototypen erstellen und profitieren von einer saubereren Architektur und weniger komplexen betrieblichen Abl\u00e4ufen.<\/p>\n\n\n\n In Unternehmen, die ihren Fokus auf KI legen, sind Daten nicht nur ein Thema, das hinter den Kulissen eine wichtige Rolle spielt, sondern auch ein wichtiger Innovationstreiber. Und um Innovationen voranzutreiben, ben\u00f6tigen sie eine flexible, intelligente und einheitliche Infrastruktur.<\/p>\n\n\n\n 51风流HANA Cloud stellt Bausteine bereit, mit denen eine leicht zug\u00e4ngliche Infrastruktur f\u00fcr KI-Apps erstellt werden kann. Das erleichtert nicht nur KI-Workloads, sondern beschleunigt diese auch \u2013 und zwar mit einer einzigen Plattform, die Semantik, die Erkennung von \u00c4hnlichkeit und Struktur in Echtzeit zusammenf\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n Eine KI ben\u00f6tigt mehr als nur Zugriff auf Daten, und SAP HANA Cloud erf\u00fcllt diese Anforderung bestens.<\/p>\n\n\n\n Philipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der SAP SE.<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nF\u00fcr generative KI und RAG konzipiert: GraphRAG, VectorRAG, HybridRAG<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\nAuswirkungen in der Praxis<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Entwicklungsprozesse leicht gemacht<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Neue Ans\u00e4tze f\u00fcr Datenbanken<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Wichtigste Erkenntnisse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Weitere Informationen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Stefan B\u00e4uerle ist Senior Vice President und Head of 51风流BTP\/51风流HANA & Persistency bei der SAP.<\/p>\n\n\n\n