raphaelmansuy/edgequake

EdegQuake 🌋 High-performance GraphRAG inspired from LightRag written in Rust; Transform documents into intelligent knowledge graphs for superior retrieval and generation

EdgeQuake – 単一のRustバイナリによるGraph-RAG

概要 – EdgeQuakeは、ドキュメントをフラットなテキストベクトルとしてだけでなく、ナレッジグラフとして保存するオープンソースのRetrieval-Augmented Generation (RAG)システムです。Rustで書かれており、単一の実行ファイルとして提供され、ベクトル埋め込みとグラフデータの両方に単一のPostgreSQLインスタンス（pgvectorおよびApache AGE拡張機能を使用）を使用します。OpenAI/Anthropic APIを話す任意のLLMを使用できます。クラウドサービス（OpenAI、Anthropic、Gemini、Mistral）からローカルサーバー（Ollama、LM Studio、oMLX、llama.cpp、vLLM-MLXなど）まで対応しています。

仕組み（ハイレベルなフロー）

Document → chunking → LLM extracts entities & relations → stored as:
   • embeddings in pgvector
   • graph nodes/edges in Apache AGE

Query → keyword extraction → vector search + graph walk → LLM generates answer

このシステムは、複数の検索モード（naive、local、global、hybrid（デフォルト）、mix、bypass）をサポートしており、純粋なベクトル類似性とグラフ探索を組み合わせて、概念間の関係に依存する回答を表面化します。

クイックスタート（Dockerのみ、Rust/Node不要）

# ワンライナーでヘルパースクリプトを取得し、Docker composeを実行してUIを起動します
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/raphaelmansuy/edgequake/edgequake-main/quickstart.sh | sh

UI: http://localhost:3000
REST API（Swagger）: http://localhost:8080/swagger-ui
ヘルスエンドポイント: http://localhost:8080/health

CIでヘッドレス実行することもできます:

quickstart.sh --yes --provider ollama
quickstart.sh --yes --provider omlx --base-url http://host.docker.internal:9050

UIまたはAPIを介してPDFをアップロードし、質問をします:

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/documents/upload -F "file=@my.pdf"
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"What are the main concepts?","mode":"hybrid"}'

言語モデルの選択

目標	プロバイダー	設定方法
最高品質、ハードウェア不要	OpenAI、Anthropic、Gemini、Mistral	`Settings → Connections`または環境変数（例: `OPENAI_API_KEY`）
プライベート、ローカル実行	Ollama、LM Studio、oMLX、MLX-LM、llama.cpp、vLLM-MLX	同じUIまたは環境変数（`EDGEQUAKE_PROVIDER=ollama`）
クラウドLLM + ローカル埋め込みの混合	任意のクラウドLLM + ローカル埋め込みサーバー	`EDGEQUAKE_EMBEDDING_PROVIDER`を設定
カスタムゲートウェイ	OpenAI互換の任意のエンドポイント	汎用プロバイダードキュメントを使用

各ワークスペースは、各ロール（抽出、クエリ、要約、埋め込み、ビジョンなど）に異なるモデルを割り当てることができます。edgequake doctorコマンドとPOST /api/v1/providers/testで接続を確認できます。

本番環境対応機能

単一データストア – pgvector（埋め込み）とApache AGE（グラフ）を備えたPostgreSQL 16-18。別のベクターDBやグラフDBを管理する必要はありません。
安全なマイグレーション – 明示的なedgequake migrateコマンド。マイグレーションは各リリースでリプレイテストされています。
セキュリティ – デフォルトでループバックのみ、AES-256-GCM暗号化プロバイダーキー、オプションのSSO（Keycloak/OIDC）、監査ログ、マルチテナントワークスペース分離。
PDFビジョンパイプライン – 埋め込みpdfiumによるテキスト抽出。スキャンされたテーブルや複雑なレイアウト向けのオプションのビジョンモード。
ヘルスチェック – /healthは実際のLLMプロバイダーをプローブします。edgequake doctorはDB、スキーマ、セキュリティ体制をチェックします。
マルチアーキテクチャDockerイメージ – linux/amd64およびlinux/arm64がGHCRで公開されています。

ベンチマーク（正直な数値）

メトリック	EdgeQuake	LightRAG（Python）	判定
回答精度	0.792	0.786	統計的に引き分け
コールドクエリp50レイテンシ	4447 ms	4359 ms	≈ 引き分け
ウォームクエリp50（キャッシュ）	82 ms	993 ms	EdgeQuakeの方がはるかに高速
エビデンス再現率	0.932	0.949	LightRAGがわずかに優勢

著者らは、EdgeQuakeがLightRAGの検索品質に匹敵しながら、本番環境対応のRust実装、より高速なキャッシュレスポンス、より豊富な機能セットを提供することを強調しています。

エコシステムと統合

SDK – Python、TypeScript、Rust、およびGo、Java、Kotlin、C#、PHP、Ruby、Swift用のコミュニティSDK。
AIエージェント – エージェントオーケストレーション用のMCPサーバー。
アプリ – OpenWebUIおよびLangChainとのすぐに使える統合。
API – OpenAPI 3.0仕様、SSEストリーミング、バッチ取り込み、Swagger UI。

ドキュメントと学習リソース

Web UIのビジュアルツアー（tutorial/README.md）。
完全なはじめにガイド、最初のRAGアプリチュートリアル、プロバイダー設定ドキュメント。
LightRAGアルゴリズムとEdgeQuakeアーキテクチャの詳細。
運用ドキュメント: デプロイ、Dockerオプション、監視、ランタイム認証の強化、アップグレード手順、トラブルシューティング。

誰が使うべきか？

企業 – 厳格なデータ分離と監査可能性を備えたセルフホストRAGスタックが必要な企業。
開発者 – 関係を認識した検索（例: 「誰が誰に報告するか」）を必要とするAIエージェントやチャットボットを構築する開発者。
研究者 – 複数のサービスを管理せずにGraph-RAGを試したい研究者。
チーム – すでにPostgreSQLを実行しており、運用を容易にする単一バイナリを好むチーム。

ライセンス

TL;DR

EdgeQuakeは、ドキュメントをPostgreSQLのナレッジグラフとして保存し、任意のLLM（クラウドまたはローカル）をプラグインでき、すぐに使えるUI、REST API、SDK、本番環境対応のセキュリティとアップグレードメカニズムを提供する、Rustネイティブで単一バイナリのRAGプラットフォームです。別々のベクターDBとグラフDBの運用オーバーヘッドなしにGraph-RAGを試す実用的な方法です。