FalkorDB/FalkorDB

A super fast Graph Database uses GraphBLAS under the hood for its sparse adjacency matrix graph representation. Our goal is to provide the best Knowledge Graph for LLM (GraphRAG).

何を解決するか

FalkorDB は、情報の提供に極めて低遅延を実現する高パフォーマンスでマルチテナント対応のグラフデータベースです。大規模言語モデル（LLM）に特化しており、生成AI、エージェントのメモリ、不正検出やクラウドセキュリティに向けた複雑なデータ関係のマッピングを支える知識グラフとして機能します。

動作方法

従来のグラフデータベースとは異なり、FalkorDB はグラフの隣接行列を疎行列で表現し、クエリ実行には線形代数を活用します。このアプローチにより、ストレージとパフォーマンスの最適化が実現されます。プロパティグラフモデルに準拠しており、OpenCypher クエリ言語をサポートしており、ノードと関係を属性付きで定義できます。

対象ユーザー

LLM、AIエージェント、セキュリティ指向のデータ分析に構造化された知識を管理する必要がある開発者やAIエンジニア向けに設計されています。

特徴

  • 疎行列表現: 線形代数と疎行列を活用し、グラフのストレージと走査を最適化します。
  • OpenCypher 対応: 非常に柔軟なクエリが可能な OpenCypher クエリ言語と互換性があります。
  • マルチテナントアーキテクチャ: 高パフォーマンスなマルチテナント環境に最適化されています。
  • 広範なクライアントサポート: Java、Python、Node.js、Rust、Go 用の公式クライアントライブラリを提供しています。

関連

  • プロジェクト
    FalkorDB/GraphRAG-SDK

    GraphRAG‑SDK は、ドキュメントから FalkorDB に知識グラフを構築し、そのグラフをたどって質問に回答する Python SDK です。出典エッジ、マルチホップ検索、オプションの拒否機能を追加することで、LLM の幻覚を大幅に削減し、標準的なベクトル RAG を上回るベンチマーク性能を実現しています。pip でインストールし、FalkorDB コンテナを起動し、テキスト（または PDF/Markdown）をインジェスト、`finalize()` を呼び出し、`completion()` でクエリを実行します。スキーマ対応、インクリメンタル更新、カスタムプロバイダをサポートし、Apache‑2.0 ライセンスで提供されています。

  • プロジェクト
    HelixDB/helix-db

    HelixDBは、グラフとベクトルストレージをネイティブに統合したオープンソースのRustデータベースで、AIエージェント向けに言語に依存しないクエリAPIを提供します。CLIを備えており、ローカルインスタンスの起動、プロジェクトのスケルトン作成、LLMベースのコードジェネレータへの引き渡しも可能です。Rust、TypeScript、Python、Go用のSDKにより、クエリをコードとして構築でき、JSON ASTとしてサーバーに送信されます。マネージドクラウド版ではHA、自動スケーリングリーダー、統合全文検索／ベクトル検索を提供し、RAG、エージェントメモリ、知識グラフアプリケーションに適しています。

  • プロジェクト
    FalkorDB/code-graph

    コードベースを検索可能なグラフに変換し、依存関係を分析し、開発者向けにGraphRAGを活用したチャットを可能にする知識グラフ可視化ツール。

  • プロジェクト
    HKUDS/LightRAG

    知識グラフとベクトル埋め込みを組み合わせることで、効率的で高品質な検索とグローバルなコンテキスト理解を提供する、軽量なグラフベースのRAGフレームワーク。

  • プロジェクト
    docker/genai-stack

    LLMとNeo4jを統合したRAGおよび知識グラフ機能を備えた、GenAIアプリケーション構築用のDockerベーススタータースタック。