Durch die netzwerkartige Struktur der in die untersuchten Handschriften eingebetteten Metatexte lag es nahe, die Beschreibung von Text als Daten von vornherein als Graph zu modellieren; der „labelled-property“-Ansatz von Graphdatenbankensystemen wie Neo4J macht es durch seine sogenannte „whiteboard-friendliness“<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" target="ftn6" /> möglich, einfache Modellskizzen rasch in lauffähige digitale Speichermodelle zu implementieren. Im Editionsworkflow wird zunächst der Import von Handschriftendigitalisaten samt Metadaten über IIIF-kompatible Archive realisiert und die Handschriftendaten im Importprozess in Graphendaten als Knoten und Kanten umgewandelt. Ab hier werden über eine grafische Benutzeroberfläche erzeugte Texttranskriptionen kontextbezogen als Datenknoten verlinkt, wobei der Bezug zum Digitalisat über die Kodierung von Text als SVG-Textpfaden erhalten bleibt. Transkriptionen werden bei Bedarf weiter tokenisiert, um weitere Metadaten oder Kontextrelationen in den Graphen integrieren zu können. Aus dem so generierten Text- bzw. Knowledge Graph lassen sich Subsets (Datenaggregate) generieren, die im späteren Prozess sowohl als TEI-XML, RDF-Graph oder auch als angereicherte IIIF-Manifeste (Text, Übersetzung, Kommentar) ausgeliefert werden können.