automataIA/graphrag-rs

GraphRAG-rs is a high-performance, state-of-the-art Rust implementation of GraphRAG (Graph-based Retrieval Augmented Generation) that builds knowledge graphs from documents and enables natural language querying with configurable entity extraction and local LLM integration

What it solves

GraphRAG-rs は、グラフベースの Retrieval Augmented Generation を高性能な Rust で実装したものです。非構造化ドキュメントからナレッジグラフを構築し、自然言語でクエリできるようにします。グラフ構造を活用することで、エンティティ間の関係や概念的なつながりを従来の RAG よりも効果的に捉えられます。

How it works

本プロジェクトは 7 段階のパイプラインを実装しています：インデックス作成（チャンク化、エンティティ抽出、リレーション抽出、グラフ構築）とクエリ（埋め込み、検索、回答生成）。3 つのデプロイアーキテクチャをサポートします。従来のサーバーオンリー、WebGPU と ONNX Runtime Web を用いた 100% クライアントサイドの WASM 実装、そして将来的なハイブリッド方式です。検索品質向上のため、LightRAG の二段階検索、Leiden コミュニティ検出、HippoRAG のパーソナライズド PageRank といった研究ベースの手法を統合しています。

Who it’s for

プライバシー重視のアプリケーション、オフラインツール、または複雑で相互接続されたデータの高速インデックスと検索が必要なスケーラブルなエンタープライズ RAG システムを構築する開発者向けに設計されています。

Highlights

  • Flexible Deployment: Supports Server-Only, WASM-Only (browser-based), and Hybrid architectures.
  • Research-Driven: Implements state-of-the-art techniques like Symbolic Anchoring, Causal Chain Analysis, and Cross-Encoder Reranking.
  • Hardware Acceleration: GPU acceleration via WebGPU and support for local LLMs via Ollama.
  • Extensible Chunking: Includes trait-based strategies, including hierarchical chunking and Tree-sitter AST chunking for code.
  • Broad Provider Support: Compatible with 8 different embedding providers including OpenAI, HuggingFace, and Cohere.