orneryd/NornicDB

解決する課題

NornicDBは、グラフ探索、ベクトル検索、および歴史的真実（時系列データ）への同時アクセスを必要とするAIワークロード向けに設計された統合データベースエンジンです。グラフストレージ（Neo4jなど）とベクトルストア（Qdrantなど）を個別に維持する必要性を排除し、それらを単一の実行パスに統合することで、レイテンシとアーキテクチャの複雑さを軽減します。

仕組み

NornicDBは、Neo4jのBoltプロトコルとCypherクエリ言語をサポートするハイブリッドエンジンを実装しており、多くのNeo4jワークフローのドロップインリプレースメントとして機能します。スナップショット分離 (Snapshot Isolation) と多バージョン同時実行制御 (MVCC) を使用して、歴史的な「時点」(as-of) 読み取りと、監査可能な正規グラフ台帳を提供します。パフォーマンス面では、ハードウェアアクセラレーションパス (CUDA, Metal, Vulkan) と、一般的なクエリ形状に対する専用の「ホットパス」ストリーミングエグゼキュータを活用しています。また、HNSWインデックスを備えたネイティブベクトル検索を統合し、ハイブリッド検索（ベクトル検索とグラフ拡張の組み合わせ）もサポートしています。

対象ユーザー

タスク追跡、依存関係グラフ、セマンティック検索のために単一のシステムを必要とする、知識システム、AIエージェントメモリアーキテクチャ、およびGraph-RAGパイプラインを構築する開発者向けに構築されています。

ハイライト

• Neo4j & Qdrant 互換性: Bolt, Cypher, および Qdrant 互換の gRPC インターフェースをサポート。
• 知識レイヤーのスコアリング: プロファイル駆動型の減衰および昇格スコアリングを実装し、情報が時間の経過とともにどのように忘れ去られ、または強化されるかをモデル化します。
• ハードウェアアクセラレーション: Metal, CUDA, Vulkan を介した GPU アクセラレーションのネイティブサポート。
• 時間的真実: MVCC を介した三時態事実と歴史的読み取りの組み込みサポート。
• 高性能: 特定のベンチマーク（例: Northwind benchmark）において、Neo4j と比較して大幅なレイテンシ削減を実現。
• 自動リレーションシップ: 埋め込みの類似性、共同アクセスパターン、および時間的近接性に基づいて自動的に接続を作成します。