raphaelmansuy/edgequake

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

解決する課題

EdgeQuakeは、従来のベクトルベースのRAGの限界を克服するために設計された高性能なGraph-RAGフレームワークです。標準的なRAGは、構造的な関係性を見落としがちな類似性検索に依存していますが、EdgeQuakeはドキュメントをインテリジェントな知識グラフに変換することで、優れたマルチホップ推論と、テーマや関係性に基づいた質問への回答能力を可能にします。

仕組み

高性能を実現するためにRustで構築されたこのシステムは、LightRAGアルゴリズムを実装しています。ドキュメントをエンティティと関係性からなる知識グラフに分解します。検索時には、ベクトル空間（pgvectorを使用）とグラフ構造（Apache AGEを使用）の両方をトラバースし、埋め込みベースの類似性とグラフ探索を組み合わせることで、より包括的な回答を提供します。

対象者

大規模なドキュメントセットにわたる複雑なクエリを処理でき、高コンカレンシー、低レイテンシ、および堅牢なマルチテナント分離を必要とする、プロダクション環境向けのRAGシステムを必要とする開発者および組織。

ハイライト

  • 6つのクエリモード: レイテンシと検索の深さをバランスよく調整するために、Naive、Local、Global、Hybrid、Mix、Bypassモードを提供します。
  • PDF Vision Pipeline: 高速なテキスト抽出と、複雑な表や多段レイアウトを再構成するためのビジョンベースのモード（GPT-4o、Claude、またはGeminiを使用）の両方をサポートしています。
  • プロダクショングレードのインフラストラクチャ: SSEストリーミングを備えたREST API、組み込みの認証、およびPostgreSQL 16/17/18のサポートを特徴としています。
  • 高効率: クエリレイテンシ、エンティティ抽出量、およびドキュメントあたりのメモリ使用量において、従来のRAGよりも大幅な改善を実現しています。
  • エージェント統合: Model Context Protocol (MCP) を介してAIエージェントに機能を提供します。