memgraph/memgraph
High-performance open-source in-memory graph database for GraphRAG, AI memory, agentic AI, and real-time graph analytics. Cypher-compatible, built in C++.
What it solves
Memgraph は高性能なインメモリグラフデータベースで、AI システムにリアルタイムの接続コンテキストを提供するよう設計されています。グラフトラバーサル、ベクトル類似検索、テキスト検索を単一のアトミックなデータベース操作に統合することで、複数システムにまたがる検索パイプラインを分散させる必要がなくなります。
How it works
C/C++ で構築された Memgraph はインメモリアーキテクチャを採用し、サブミリ秒レベルのマルチホップトラバーサルを実現します。Cypher クエリ言語と完全互換で、組み込みのベクトルおよびテキストインデックスを提供します。システムには C++、Python、CUDA で実装されたグラフアルゴリズムの MAGE ライブラリと、大規模言語モデル向けにグラフ認識コンテキストを整形する専用 LLM ユーティリティモジュールが含まれます。
Who it’s for
GraphRAG パイプライン、AI メモリシステム、エージェントワークフローを構築する開発者、そして不正検知、ネットワーク分析、インフラ監視のためにリアルタイムグラフ分析を行うプロフェッショナル向けです。
Highlights
- Atomic GraphRAG：pivot search、graph expansion、prompt assembly を単一の Cypher クエリとして実行可能。
- Hybrid Search：ベクトルインデックスによる類似検索とテキスト・ジオスペーシャルインデックスを同一クエリ層で組み合わせ。
- MAGE Library：PageRank、コミュニティ検出、GNN ベースのリンク予測など、40 以上のグラフアルゴリズムを提供。
- Extensibility：Python、Rust、C++ で記述されたカスタムクエリモジュールをサポート。
- Real-time Ingestion：Kafka、Pulsar、RedPanda からのストリーミングデータをネイティブにサポート。