Ontos-AI/knowhere

Knowhere extracts, parses, and outputs structured chunks ready for AI Agents and RAG.

What it solves

Knowhere は、複雑な PDF、Office ファイル、画像などの「汚れた」非構造化ドキュメントが AI エージェントで利用しにくいという問題に対処します。従来の RAG はこれらのドキュメントを孤立したテキストスニペットに平坦化しがちで、意味的コンテキストと階層が失われ、AI エージェントの応答精度と信頼性が低下します。

How it works

Knowhere はメモリ層として、ドキュメント処理を主に二段階で行います。

  1. Parse and Build Memory：MinerU などの専用パーサーを使ってマルチモーダルファイルを取り込みます。独自のツリー状アルゴリズムがドキュメントの元の階層構造を再構築し、軽量メモリグラフを構築することで、チャンクが意味的コンテキストと関係性を保持します。
  2. Agentic Retrieval：単純なベクトル検索ではなく、AI エージェントが再構築されたセクションツリーとグラフリンクをナビゲートします。これにより、エージェントは人間の読者のようにドキュメントの関連領域へ「掘り下げ」てアクセスし、追跡可能なソースパスに基づく引用を提供できます。

Who it’s for

複雑で長文、またはマルチモーダルなドキュメントを処理しながら、高い検索精度と証拠に基づくトレーサビリティを維持したい AI エージェントや Agentic RAG ワークフローを構築する開発者向けです。

Highlights

  • Multi-modal Support：VLM を用いて表や画像を抽出・要約し、元テキストにリンクします。
  • Hierarchy Preservation：ドキュメント構造を再構築し、意味的断片化を防止します。
  • Agentic Navigation：従来の検索（RRF）とドキュメントツリー・グラフの自律ナビゲーションを組み合わせます。
  • Broad Format Support：PDF、DOCX、PPTX、XLSX、CSV、画像、Markdown、テキストをサポート。
  • Model Agnostic：DeepSeek、Qwen、OpenAI など、さまざまな LLM/VLM プロバイダーに対応。