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VeritasGraph – 管理されたオンプレミスGraphRAG & エージェントフレームワーク

概要

• 従来のベクターベースの検索拡張生成（RAG）を、グラフ＋ツリー検索アプローチに置き換えるオープンソースのPythonパッケージです。ドキュメントからナレッジグラフを構築し、各ノード/エッジがどのドキュメントのどのチャンクから作成されたかという来歴（プロvenance）を保存し、LLM駆動のエージェントがそのグラフ上で推論できるようにします。
• プライバシーファーストのデプロイ向けに設計されています：ローカルマシン（Ollama経由）で完全に実行することも、コンテナ化された本番スタック（Docker＋Neo4j）で実行することもできます。クラウドLLM APIを明示的に使用しない限り、データが外部に送信されることはありません。

主な機能

機能	仕組み
GraphRAGインジェスト	PDF、テキスト、その他のソースを解析し、エンティティ/関係を抽出して、元のドキュメントチャンクを指すエビデンスエッジ付きでNeo4jスタイルのグラフに書き込みます。
ツリー＋グラフ検索	階層的なページインデックスナビゲーション（ツリー）と意味的なグラフリンクを組み合わせ、決定的な多段推論とソースの正確な引用を可能にします。
管理されたエージェント	組み込みの「Studio」UIで、エージェントの作成、ガードレール（PII編集、ポリシーブロック）、メモリ、ツールカタログの設定ができます。オーケストレーションパイプラインはターンごとに完全に監視可能です。
MCPサーバー	Model Context Protocol（JSON-RPC）を介してエンジンを公開し、IDEベースのアシスタント（Claude Desktop、Cursor、VS Codeなど）が外部ネットワークトラフィックなしでグラフを照会できるようにします。
モード	lite（クラウドLLM、クイックデモ）、local（Ollamaモデル、オフライン）、full（本番用Docker＋Neo4j）。
拡張可能な例	医療臨床ノートKG、建設図面の数量拾い出し、自治体のインシデントレポートチャットボットのデモが含まれており、ビジョンモデル、CV検証、カスタムツールのプラグイン方法を示します。

典型的なワークフロー

1. インジェスト – veritasgraph ingest <doc>（またはStudio UIを実行）で、来歴を持つKGを作成します。
2. クエリ – veritasgraph query "..." は、多段の回答と [doc3#chunk12] のような引用を返します。
3. エージェント – Studioでエージェントを定義し、ツール（例：HTTP呼び出し）をアタッチし、ガードレールを設定して、チャットします。UIは各ステップ（ガードレール→メモリ→グラフ参照→ツール呼び出し→応答）を可視化します。
4. デプロイ – MCPサーバー（python -m veritasgraph_mcp）を実行し、MCP互換のIDEアシスタントをそれに向けます。

なぜ重要か

• 設計による帰属 – 来歴は書き込み時に保存されるため、幻覚的な引用を排除します。
• 決定的な検索 – グラフトラバーサルは毎回同じエビデンストレースを生成します。確率的なベクター類似性とは異なります。
• 明示的な棄権 – グラフに必要なエッジがない場合、エージェントは推測する代わりに 「証拠不十分」 と応答できます。
• エンタープライズ対応 – オンプレミス、監査ログ、PII編集、ロールベースのアクセス制御が組み込まれています。

始め方

pip install veritasgraph
veritasgraph demo --mode=lite   # クイッククラウドAPIデモ
# または完全なオフライン使用の場合
veritasgraph demo --mode=local --model=llama3.2

本番スタックについては、リポジトリ内のDocker/Neo4j手順を参照してください。

リソース

• READMEにリンクされたライブデモサイト、Studio UI、Colabノートブック。
• PDFガイドBuild Governed AI Agents On-Prem（アーキテクチャとデプロイのウォークスルー）。
• グラフ推論の可視化とビジョンRAG拡張を示すYouTubeトーク。

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結論: VeritasGraphは、生のベクター類似性ではなく構造化されたナレッジグラフ上で推論し、完全な監査可能性とゼロトラスト統合オプションを備えた、信頼できるオンプレミスAIエージェントを構築するための、真のMITライセンスのフレームワークです。