HelixDB/helix-db

HelixDB – AIアプリケーション向けに設計されたグラフ・ベクトルデータベース

何であるか – HelixDBはRustで実装されたデータベースで、グラフ、ベクトル、キー・バリュー、ドキュメント、リレーショナルストレージを1つのエンジンに統合しています。これは「知識グラフとAIメモリのためのデータベース」としてマーケティングされており、LLM駆動のエージェントが複数のデータベース製品を切り替えずにデータを照会・変更できるようにします。

AIにとってなぜ重要か – 現代のAIエージェントは、同じリクエスト内で構造化された知識（グラフ）と意味的な類似性（ベクトル）の両方を取得する必要があることがよくあります。HelixDBは、言語固有のSDKによって生成されたJSON形式の抽象構文木（AST）を受け取る単一のHTTP POST /v2/queryエンドポイントを提供します。サーバーは、ACID保証と全文検索を備えた、原子的な混合グラフ・ベクトルクエリを実行します。

コア機能

• ハイブリッドデータモデル – グラフ＋ベクトルを主モデルとして採用。キーバリュー、ドキュメント、リレーショナルテーブルもサポート。
• マルチ言語SDK – Rust、TypeScript、Python、GoはクエリASTを構築するDSLを提供。同じASTをHTTP経由で送信するため、コードは言語間でポータブルです。
• CLI（helix） – ローカルにインストールし、開発用インスタンスを起動、プロジェクトのスケルトン作成が可能。helix chefウィザードを通じて、サポートされているAIエージェント（Claude、OpenAI Codexなど）に作業を引き渡すこともできます。
• HelixDB Cloud – マネージド、HA対応のデプロイ。オブジェクトストレージをバックエンドにし、リーダーの自動スケーリング、シングルライタートランザクション、統合されたベクトル／全文検索を提供。
• バージョン付きワイヤプロトコル – 現在のエンドポイントは POST /v2/query。バージョンはAPIのバージョンを指しており、製品バージョンではありません。

クイックスタート

1. CLIのインストール

   # macOS / Linux
   curl -sSL https://install.helix-db.com | bash
   # Windows PowerShell
   irm https://raw.githubusercontent.com/HelixDB/helix-db/main/crates/cli/install.ps1 | iex
   

2. ブートストラッパーの実行

   helix chef   # プロンプトに答えて実行可能なアプリを作成
   

   ウィザードはクエリSDKをインストールし、例題データをシードし、http://localhost:6969でローカルサーバーを起動。生成されたアプリの説明が HELIX_CHEF_PROMPT.md に記録されます。
3. または手動クイックスタート – ドキュメントを参照してステップバイステップのローカル設定を実行してください。

サンプルクエリ（Rust）

use helix_db::Client;
use helix_db::dsl::prelude::*;

#[query]
fn add_user(name: String) -> WriteBatch {
    write_batch()
        .var_as("user", g().add_n("User", vec![("name", name)])
            .value_map(None::<Vec<String>>))
        .returning(["user"])
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let client = Client::new(None)?; // localhost:6969 へデフォルト
    let resp: serde_json::Value = client.query(add_user("John Doe".into())?).send().await?;
    println!("new user: {:#}", resp);
    Ok(())
}

TypeScript、Python、Go用の類似スニペットも提供されています。

一般的な利用事例

• RAG / Retrieval-Augmented Generation – ドキュメントをベクトルとして保存し、グラフ関係（例：トピック、著者）でリンク。1回のクエリで関連するチャンクを取得。
• エージェントメモリ – LLMエージェントの内部状態、事実、埋め込みを永続化し、過去の対話から記憶・推論を可能にする。
• 知識グラフベースのアプリ – 関係演算と意味的類似性の両方を必要とする推薦、不正検出、サプライチェーンシステムの構築。
• ハイブリッドAIパイプライン – 構造化されたビジネスデータ（SQL風テーブル）と非構造化埋め込みを、サービス間のデータ移動なしに統合。

エコシステムとコミュニティ

• ドキュメントとチュートリアル – https://docs.helix-db.com（クエリガイド、SDK設定、クラウドデプロイ）
• Discord – デバッグや機能議論のための活発なコミュニティ。
• Y-Combinatorローンチ – 初期段階のバックエンド。商業的関心を示す。
• オープンソースリポジトリ – コアエンジンとCLIは HelixDB/helix-db GitHubリポジトリにあり。Rustクレートは helix-db（v3.0.0）として公開。

ライセンス

リポジトリはオープンソースです（READMEにライセンスは記載されていませんが、コードはGitHubとcrates.ioに公開されているため、利用・貢献が公開可能です）。

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HelixDBはAI中心のワークロードのためのワンストップストアを目指しており、グラフ構造、ベクトル類似性、従来のデータモデルを横断する単一のクエリを書けるようにします。