FalkorDB/GraphRAG-SDK

Build fast and accurate GenAI apps with GraphRAG SDK at scale 🌟

What it solves

GraphRAG-SDK は、類似テキストチャンクのみをマッチさせる標準的な Vector RAG の限界を克服します。複数文書にまたがるエンティティ間の複雑な関係をトラバースできる GraphRAG システムを構築するためのフレームワークを提供し、複雑なクエリに対して高精度を実現し、すべての回答に明確な引用を付与します。

How it works

SDK は FalkorDB を基盤としたグラフデータベースを使用します。プロセスは以下のパイプラインに従います：

  1. Ingestion：LLM を用いて生テキストや PDF からエンティティとリレーションを抽出し、解決・重複除去を行った上で埋め込みとインデックス化を行います。
  2. Retrieval：ベクトル検索、全文検索、グラフトラバーサル（リレーション拡張）を組み合わせて関連情報を検索します。実験的な text‑to‑Cypher クエリもサポートします。
  3. Generation：取得したコンテキストを LLM に渡し最終回答を生成します。回答は provenance trail（MENTIONS エッジ）で元のソースチャンクにリンクされます。

Who it’s for

大規模かつマルチドキュメントのデータセットで、エンティティ間の関係理解が重要となる高精度な AI アプリケーションを本番環境で構築したい開発者向けです。

Highlights

  • High Accuracy：GraphRAG‑Bench（Novel と Medical データセット）で複数の他 GraphRAG システムを上回ります。
  • Incremental Updates：個別ドキュメントの更新・削除・追加を、グラフ全体の再構築なしで行え、クラッシュセーフな冪等更新を実現します。
  • Multi-tenant Support：グラフ名によるテナントごとの分離を提供します。
  • Flexible Schema：ユーザーがカスタムエンティティタイプやリレーションタイプを定義でき、抽出プロセスをガイドします。
  • Modular Design：クリーンなインターフェース（例: LiteLLM）でプラガブルな LLM とエンベッダー・プロバイダーをサポートします。