bibinprathap/VeritasGraph

何を解決するか

VeritasGraphは、従来のVector RAGの限界を克服します。従来の方法は単純な類似性検索と「盲目的なチャンク分割」に依存しがちです。本フレームワークは、階層的なツリー検索（目次のようなもの）と知識グラフの推論を組み合わせることで、マルチホップ推論と検証可能な出典を可能にします。これにより、AIエージェントは類似するドキュメントを検索するだけでなく、異なる情報の間の関係を理解できるようになります。

動作方法

このフレームワークは、2つの検索手法を統合しています：ドキュメントのナビゲーション用の階層的ツリー構造と、関係性の推論用の意味的知識グラフ。Ollamaを使用して100%ローカルにデプロイ可能であり、クラウドでも利用可能です。システムには、エージェントの構築と接続を行うための「Studio」ワークスペースが含まれており、PIIのマスキングなどのガードレール、メモリ、ツールカタログを統合しています。また、Model Context Protocol (MCP) をサポートしており、Cursor や VS Code などのIDEエージェントを直接GraphRAGエンジンに接続できます。

対象ユーザー

プライバシーが極めて重要で、複雑なドキュメントに対して検証可能な出典付きで推論を行う必要がある開発者や企業向けです（例：臨床ノート用の医療AI、自治体の事故報告システムなど）。

主な特徴

• ハイブリッド検索: ツリー基盤のナビゲーションとグラフ基盤の意味的推論を組み合わせ、マルチホップ回答を実現。
• ガバナンス付きエージェントフレームワーク: ローカルのStudioでエージェントのキャラクター、ツール、メモリ、ガードレールを管理可能。
• 100%ローカルデプロイ: Ollama と Neo4j を通じて完全にオンプレミスでの実行をサポート。
• 検証可能な出典: すべての主張に対して [doc#chunk] 形式の出典を提供。
• MCP統合: GraphRAG機能をAI駆動のIDEに統合するためのMCPサーバーを標準搭載。