getzep/graphiti

Build Real-Time Knowledge Graphs for AI Agents

何を解決するか

Graphitiは、頻繁に変化するデータに対処しづらい静的知識グラフや従来のRAG（検索拡張生成）の限界を克服します。AIエージェントが「コンテキストグラフ」を維持できるようにし、事実が時間とともにどのように変化するかを追跡することで、現在正しい情報と過去に正しい情報の区別が可能になります。新しいデータが到着しても、グラフ全体を再計算する必要がありません。

動作方法

Graphitiは構造化データと非構造化データから時系列知識グラフを構築します。"エピソード"（原始的なソースデータ）を真実の基準として使い、そこからエンティティと関係を導出します。各事実は有効期間（開始時刻と終了時刻）を持ち、新しい情報が矛盾する場合、古い事実は削除されるのではなく無効化されます。このフレームワークは、Pydanticモデルで定義された規定されたオントロジーと、データから自然に発生する学習されたオントロジーの両方をサポートします。検索は、意味的埋め込み、キーワード検索（BM25）、グラフ走査を組み合わせたハイブリッドアプローチで処理されます。

対象ユーザー

進化する現実世界の企業データやユーザーインタラクションを扱う、インタラクティブでコンテキストに敏感なAIエージェントを開発する開発者向けです。歴史的正確性と信頼性（プロヴァンス）が重要な場面に最適です。

特徴

  • 時系列事実管理: 事実の有効性を時間経過とともに追跡し、歴史的コンテキストを保持します。
  • プロヴァンス: すべての導出された事実は、その事実を生成した特定の"エピソード"（原始データ）に遡ることができます。
  • インクリメンタル更新: バッチ処理の再実行を必要とせず、リアルタイムで新しいデータを統合できます。
  • ハイブリッド検索: 意味的検索、キーワード検索、グラフベース検索を組み合わせ、高精度かつ低遅延のクエリを実現します。
  • プラグイン対応バックエンド: Neo4j、FalkorDB、Amazon Neptuneなど、複数のグラフデータベースをサポートしています。

関連

  • プロジェクト
    deeplethe/utopia

    オントロジーと時間認識を統合した企業向け世界モデルおよびバイテンポラル知識グラフ。AIエージェントと意思決定の信頼性と監査可能性を確保する基盤を提供します。

  • プロジェクト
    xoai/sage-wiki

    LLMを活用して原始ドキュメントを相互接続されたウィキと知識グラフに変換する、人間とAIが共有する記憶のためのグラフベースの知識ベースです。

  • プロジェクト
    vercel-labs/lat.md

    lat.md は、npm で配布される CLI で、コードベース用のマーカドダウンベースの知識グラフを作成します。`lat.md/` にリンクされたドキュメントを書く、ソースファイルに `@lat` コメントで注釈を加える、グラフを検証する機能を提供します。エージェントや開発者は、オフラインのMiniLMまたはリモートのOpenAI/Vercel埋め込みで意味的に検索でき、`lat check`、`lat locate`、`lat expand` などのコマンドで設計意思決定、制約、テスト仕様をコードと同期させます。

  • プロジェクト
    angelnicolasc/graymatter

    GrayMatterはGoで書かれた、LLMエージェント用の単一バイナリメモリレイヤーです。事実を永続的に保存し、デフォルトで上位8件の最も関連性の高いものを取得し、コンテキストトークンを約90％削減します。また、タイプ付き知識グラフを自動構築し、Claude Code、Cursor、Codexなど多数のMCP互換クライアントと統合可能。ターミナルUIとヘルスチェックツールも提供します。`go install`、Homebrew、Scoop、または事前ビルドバイナリからインストール可能。CLI（`graymatter recall`、`remember`、`kg render`など）またはGoライブラリを直接エージェントコードに埋め込むことで利用できます。

  • プロジェクト
    trailhq/Graft

    Graftは、tree-sitterによる構造解析とオプションのLLM要約を活用して、コードベースのローカルでMarkdownベースの知識グラフ（要約、キーコードスニペット、タイプ付きリンク）を構築するオープンソースのTypeScript/Node.jsツールです。グラフは`graft/`フォルダにキャッシュされ、ファイル変更時のみ更新され、Claude Code、Cursor、Codex、Geminiなどのコーディングエージェントに自動的に統合されます。ベンチマークでは、最大46％のツールコール削減、42％のトークン節約、60％の遅延削減、SWE-benchで12ポイントの正解率向上を達成。統合は`graft init`コマンド1つで完了し、エージェント固有の指示ファイルを生成。CLIでは検索、可視化、テレメトリ制御が可能。プロジェクトはMITライセンスで、より高速・低コストなAI支援開発を実現します。