Lumen-Labs/brainapi2

何を解決するか

BrainAPI は非構造化なテキストを自動的に構造化・照合可能な知識グラフに変換します。従来の RAG における「類似性の推測」問題を解決し、グラフを介した追跡可能な論理的経路に基づいた回答を提供することで、マルチホップ推論と各事実の明確な出典追跡を可能にします。

動作方法

このシステムは、専門的な AI エージェントの「スウォーム」を使用してテキストを処理します：

• Scout：すべてのエンティティ（人物、物、イベント）を抽出します。
• Observations Agent：テキストと過去の文脈に基づいて事実に基づいたメモを記録します。
• Architect：イベント中心の関係性（主語 $\rightarrow$ イベント $\rightarrow$ 客語）を構築し、行動を中心的なハブとして扱います。
• Janitor：関係性を検証し、重複を確認し、データがクリーンになるまで Architect にフィードバックして修正を繰り返します。

知識は追加のみ可能なグラフに保存され、事実の進化の履歴が保持されます。2つのパイプラインモードを提供：accurate（完全なスウォーム検証）と lightweight（高速で基本的な抽出）。

対象ユーザー

• AI エージェント開発者：出典が明確な永続的で構造化された記憶を提供。
• データアナリスト：サポート会話などの質的データからビジネスインサイトを抽出。
• 研究者／捜査担当者：コンプライアンスや捜査のために人物、イベント、文書間の関係をマッピング。
• レコメンデーションシステムエンジニア：単なる共起ではなく、行動経路に基づいたレコメンデーションエンジンを構築。

特徴

• イベント中心のモデリング：誰が何を、誰に、いつ行ったかを、単純なフラットエッジではなく捉えます。
• 追跡可能な回答：回答の導出に使用された完全なグラフパス（三項組）を提供。
• エージェント駆動のパイプライン：複数のエージェントスウォームによりデータ品質と重複除去を保証。
• プラグインによる拡張性：プロンプトの上書き、RESTルートの追加、特定ドメイン（例：CRM、法務）向けの MCP ツールの登録が可能。
• MCP サポート：Model Context Protocol サーバーを介して Claude Desktop と統合。