getzep/graphiti

解決する課題

Graphitiは、静的なドキュメントチャンクを超えたアプローチにより、従来の検索拡張生成 (RAG) の限界に対処します。事実、エンティティ、関係性が時間とともにどのように進化するかを追跡する時系列ナレッジグラフを構築するためのフレームワークを提供し、AIエージェントが現在だけでなく過去の事実も理解できるようにします。

仕組み

Graphitiは、構造化データおよび非構造化データを、すべての事実に「有効期間」を持つグラフ構造に取り込みます。LLMを使用して生データ（エピソード）からエンティティと関係を抽出し、グラフデータベース（Neo4jやFalkorDBなど）に保存します。これらの事実の時系列履歴を追跡するため、システムはハイブリッド検索（セマンティック検索、キーワード検索、グラフトラバーサル検索の組み合わせ）を実行し、グラフ全体を再計算することなくコンテキストを考慮した応答を提供できます。

対象ユーザー

このフレームワークは、長期実行される会話型アシスタント、パーソナライズされたエンタープライズツール、変化する現実世界のデータを追跡する必要があるシステムなど、深く進化するコンテキストを必要とするAIエージェントやアプリケーションを構築する開発者向けです。

ハイライト

• 時系列事実管理： 事実がいつ真となり、いつ置き換えられたかを自動的に追跡し、完全な履歴記録を保持します。
• プロベナンス（来歴）追跡： すべての派生事実は元のソースデータ（エピソード）にリンクされており、完全な透明性を確保します。
• ハイブリッド検索： セマンティック埋め込み、キーワード検索、グラフトラバーサルを組み合わせ、高精度かつ低遅延なクエリを実現します。
• 柔軟なオントロジー： 開発者が定義したエンティティタイプ（Pydantic経由）と、データから学習した創発的な構造の両方をサポートします。
• 増分更新： グラフのバッチ再計算を必要とせず、新しい情報をリアルタイムで統合します。