Im vorliegenden Beitrag wird ein Konzept vorgestellt, das Large Language Models (LLMs) und eine Chatbot-Benutzeroberfläche nutzt, um eine intuitive Interaktion zwischen Anwendern und Ontologien zu ermöglichen. Eingaben in natürlicher Sprache werden dabei in SPARQL-Abfragen umgewandelt, um das Faktenwissen der Ontologie abzufragen und das Risiko von Fehlinformationen zu minimieren. Zur Steigerung der Ergebnisqualität wird die Ontologie mithilfe von etablierten, domänenspezifischen Standards um zusätzliche Kontextinformationen zu modellierten Klassen und Relationen erweitert. Eine experimentelle Untersuchung wurde durchgeführt, um die Genauigkeit der mittels LLMs generierten SPARQL-Abfragen zu ermitteln. Die vorläufigen Ergebnisse zeigen den Mehrwert des Konzepts für die Ontologieabfrage.