trustgraph-ai/trustgraph
The Governance Platform for Agents, Knowledge, and Context
TrustGraph – オントロジーネイティブなセマンティックインテリジェンスプラットフォーム
概要
- 生のドキュメント（PDF、DOCX、CSV、画像など）を、W3C標準（RDF 1.2、OWL、PROV-O）に基づいた構造化された来歴豊富なナレッジグラフに変換するオープンソースプラットフォームです。
- 生成されたグラフは、自然言語、SPARQL、またはGraphRAGを使用してクエリ可能であり、LLMベースのエージェントに曖昧さのない追跡可能な事実を提供できるように設計されています。
重要性
- 従来のRAGパイプラインは、孤立したテキストチャンクのベクトル類似性に依存しているため、モデルが意味（例：「Who」が人なのか疑問詞なのか）を区別できず、ハルシネーションを引き起こすことがよくあります。
- TrustGraphは、形式的なオントロジーを検索パイプラインに注入するため、すべてのエンティティと関係が型付けされ、制約され、ソースドキュメントにリンクされます。
- これにより、AIエージェントに共有された機械可読なコンテキストが提供され、一貫性と説明可能性が劇的に向上します。
主要コンポーネント
| コンポーネント | 役割 |
|---|---|
| セマンティックインテリジェンス層 | 自動NL-to-graph検索、セマンティックフィルタリング、リランキング機能を備えたRDF 1.2名前付きグラフストア。 |
| オントロジー＆スキーマワークベンチ | OWLオントロジー用のビジュアルエディタ。インポート/エクスポート（Turtle、OWL/XML）、検証、依存関係チェックをサポート。 |
| エージェントランタイム＆APIゲートウェイ | すべてのエージェントアクションを記録し、決定を来歴トリプルにリンクし、REST/GraphQLスタイルのAPIを公開するネイティブランタイム。 |
| ナレッジコア / ワークスペース | バージョン管理が可能で、きめ細かなACLでアクセスでき、再利用可能な「ナレッジパッケージ」として使用できる分離されたコレクション。 |
| 取り込みパイプライン | PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML、Markdown、CSV、OCR抽出画像用の組み込みコンバーター。抽出されたエンティティをオントロジークラスにマッピングします。 |
| LLMスタック | すべての主要プロバイダーAPI（OpenAI、Anthropic、Cohere、Gemini、Mistral）へのコネクタ、およびvLLM、TGI、Ollama、LM Studio、Llamafileを介したセルフホストモデル。 |
| インフラストラクチャサービス | 管理されたストレージバックエンド：Cassandra（マルチモデル）、Qdrant（ベクトル埋め込み）、Garage（S3互換オブジェクトストア）、PulsarまたはRabbitMQ（pub/sub用）。 |
主な機能
- 標準準拠: すべてのデータはRDF/OWLで保持され、W3C互換システムにエクスポート可能です。
- 来歴重視: 抽出の系譜とエージェントのクエリトレースはPROV-Oトリプルとして保存され、完全な監査可能性を実現します。
- 自然言語検索: ユーザーは平易な英語で質問でき、システムはそれをオントロジー強化グラフに対するSPARQL/GraphRAGクエリに変換します。
- モジュール式デプロイ: Dockerコンテナ（またはKubernetesリソース）として配布され、単一コマンドの構成ウィザード（
npx @trustgraph/config）を備えています。 - 開発者ライブラリ: TypeScriptクライアント（
@trustgraph/client）およびReact状態/プロバイダーパッケージにより、迅速なUI統合が可能です。 - ゼロキーブートストラップ: LLM/OCRプロバイダーキーのみがオプションであり、プラットフォーム自体は追加のシークレットなしで実行されます。
典型的なユースケース
- 規制遵守のために追跡可能なソース帰属が求められるエンタープライズナレッジベース。
- 正確なエンティティタイプと関係が重要な複雑なドメイン（法律、医療、金融）向けのRAG。
- 明示的な推論パスでクエリに回答する必要があるセマンティック検索アシスタント。
- 複数のエージェントが共通のオントロジーを共有し、コミュニケーションミスを回避するAIエージェントオーケストレーション。
技術スタック
- データモデル: RDF 1.2 quads, OWL 2, PROV-O。
- ストレージ: Apache Cassandra (key-value), Qdrant (vector), Garage (S3-compatible), Apache Pulsar / RabbitMQ (messaging)。
- LLM推論: vLLM, Text Generation Inference, Ollama, LM Studio, Llamafile。
- API: RESTful API gateway, optional GraphQL, SPARQL endpoint。
- UI: Docker提供のWeb UI (port 8888)。エージェントコンソール、GraphRAGビュー、3Dコンテキストエクスプローラー、オントロジーエディタなどのReactコンポーネントを含む。
- パッケージング: Docker Compose, Helm/Kubernetes manifests, CLI config tool。
はじめに
- Docker (またはPodman/Minikube) をインストールします。
- ワンライナー構成ウィザードを実行します:
npx @trustgraph/config。 - ウィザードは、
docker-compose.yamlまたはKubernetes用のresources.yamlを含むdeploy.zipを生成します。 - スタックをデプロイし、
http://localhost:8888でUIを開きます。 - Document Ingestion UIまたはCLIを使用してソースファイルをアップロードします。OWLオントロジーを選択または作成すると、システムが自動的に型付きトリプルを抽出します。
- Agent Console またはREST API経由でクエリを実行します。APIゲートウェイを通じて独自のLLMベースエージェントを接続します。
コミュニティとサポート
- 質問、バグ報告、機能リクエストのためのDiscordコミュニティ。
- 完全なドキュメントサイト（入門ガイド、APIリファレンス、デプロイマニュアル）。
- Apache 2.0ライセンスでオープンソース化 (2024-2026 TrustGraph)。
結論 TrustGraphは、LLM駆動型アプリケーションが生のテキストチャンクではなく厳密に定義されたナレッジグラフを扱えるようにする、欠けていた「セマンティックインテリジェンス」層を提供し、より信頼性が高く、説明可能で、来歴を意識したAI結果を実現します。
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