raphaelmansuy/edgequake

何を解決するか

EdgeQuake は、従来の RAG がベクトル類似性に依存するという制限を克服するための高性能 Graph-RAG フレームワークです。ベクトル検索はキーワード検索には有効ですが、マルチホップ推論やトピックベースのクエリではしばしば失敗します。EdgeQuake はドキュメントをエンティティと関係の知識グラフに変換することで、ベクトル空間とグラフ構造の両方を走査し、優れた検索と生成を実現します。

動作方法

Rust で構築された高パフォーマンスな EdgeQuake は、LightRAG アルゴリズムを実装しています。ドキュメントを LLM を活用したエンティティ抽出と関係マッピングにより知識グラフに分解します。クエリ時に、pgvector を通じたベクトル検索と Apache AGE を通じたグラフ走査を組み合わせたハイブリッドアプローチを使用します。Naive、Local、Global、Hybrid の 6 種類のクエリモードを提供し、遅延と推論の深さのバランスを調整できます。

対象ユーザー

大規模なドキュメントセットを対象に、複雑な関係ベースのクエリを処理できるプロダクション対応の RAG システムを必要とする開発者や組織。マルチテナント、認証、高並列処理をサポートしています。

特徴

• 知識グラフエンジン: Louvain クラスタリングによるコミュニティ検出と、マルチパス・グレインニングによりエンティティ抽出率を向上。
• ハイブリッド RAG: HNSW ベクトル検索と Personalized PageRank (PPR) グラフウォークを組み合わせ、包括的な結果を提供。
• PDF ビジョンパイプライン: 速いテキスト抽出と、GPT-4o、Claude、Gemini を使用したビジュアルモード（複雑な表やマルチカラムレイアウトの再構成）をサポート。
• プロダクション対応インフラ: SSE ストリーミングを備えた REST API、マルチテナントワークスペースの分離、AIエージェント向け Model Context Protocol (MCP) との統合。
• 高パフォーマンス: Rust で記述されており、従来の RAG 実装と比較して、著しく低いクエリ遅延と高い並列処理能力を実現しています。