orneryd/NornicDB

何を解決するか

NornicDB は、グラフ走査、ベクトル検索、および歴史的真実の追跡を1つのシステムで必要とする AI オリエンテッドワークロード向けに統合されたデータベースです。Neo4j などのグラフデータ用、Qdrant などのベクトル埋め込み用に別々のデータベースを維持する必要がなくなり、アーキテクチャの複雑さを軽減し、Graph-RAG およびエージェントメモリシステムにおける検索パフォーマンスを向上させます。

動作方法

NornicDB は、グラフ、ベクトル、およびレジャーの意味論を1つの実行エンジンに統合しています。Neo4j と互換性があり、Bolt プロトコルと Cypher クエリ言語をサポートする一方で、Qdrant と互換性のある gRPC インターフェースも提供しています。システムは MVCC（マルチバージョン並行制御）を用いたスナップショット隔離により、トランザクション内での歴史的「時点ごとの」読み取りと再現可能な読み取りを提供します。パフォーマンス最適化のため、Metal、CUDA、Vulkan によるハードウェア加速実行パスと、一般的なクエリ形状向けの専用ストリーミング実行エンジンを採用しています。

対象ユーザー

知識システム、AIエージェントメモリアーキテクチャ、Graph-RAG パイプラインを開発する開発者向けに設計されています。セマンティック検索と複雑な関係マッピングを両方サポートする単一の真実のソースが必要な方々です。

主な特徴

• 統合エンジン: サイドカー型データベースを必要とせずに、グラフ、ベクトル、時間的レジャー機能を統合。
• 広範な互換性: Neo4j の Bolt/Cypher および Qdrant の gRPC プロトコルをサポート。
• ハードウェア加速: Metal、CUDA、Vulkan 用のネイティブパスにより、セマンティックおよびグラフワークロードを高速化。
• 知識レイヤー評価: エピソード記憶と永続記憶の管理に向けたプロファイル駆動型の減衰および促進ポリシーを実装。
• 時間的真実: MVCC を通じて三時制の事実と歴史的読み取りをサポート。
• 自動関係生成: 埋め込み類似度、共通アクセスパターン、時間的近接性に基づいて自動的に接続を生成。