xoai/sage-wiki

sage-wiki is a graph memory and knowledge base that AI agents and humans build and query together. Drop in documents; an LLM compiler turns them into an interlinked wiki with a knowledge graph. One Go binary scales it from a personal vault to a team hub to a company knowledge graph.

解決する課題

sage-wiki は、AIエージェントと人間の共同利用のために設計された、グラフベースのメモリおよびナレッジベースです。生のドキュメント（PDF、メール、コードなど）を、基盤となるナレッジグラフを備えた相互リンクされた構造化Wikiに変換することで、情報の断片化という問題を解決します。これにより、標準的なベクトル検索よりも正確な検索が可能になり、AIエージェントが証拠と引用を伴う多ホップの関連性に関する質問に回答できるようになります。

仕組み

このシステムは、ソースドキュメントを要約と相互接続されたMarkdown記事に処理する、LLMを活用した「コンパイラ」パイプラインを使用しています。また、語彙（BM25）、ベクトル、グラフの近接性を組み合わせたハイブリッド検索メカニズムを採用して情報を取得します。

主な技術的機能は以下の通りです：

証拠グラフ (Evidenced Graph)：信頼度スコアとソースの出所を持つ型付きエンティティと関係を抽出するオプションのパス。
エンティティ解決 (Entity Resolution)：表記の揺れ（例：「K8s」と「Kubernetes」）を単一のノードにマージします。
MCP統合：Model Context Protocol (MCP) を介して19種類のツールを公開し、AIエージェントがグラフを直接検索、キャプチャ、クエリできるようにします。
階層型コンパイル：大量のドキュメント（最大10万件以上）を効率的にインデックス化することで、LLMの予算と速度を最適化します。

対象ユーザー

個人：既存のObsidianボルトを持ち、AIで強化された個人用ナレッジベースを求めるユーザー。
チーム：Gitやセルフホストサーバーを介してWikiを共有し、共有ナレッジグラフで共同作業を行うグループ。
企業全体：大規模な取り込みのためにPostgreSQL/pgvectorでバックアップされた、スケーラブルなナレッジベースを必要とする組織。

ハイライト

ハイブリッド検索：ベクトル検索とグラフ探索を融合し、複雑な関連性クエリに対応。
エージェントと人間の相乗効果：TUI、Web UI、およびMCPツールを提供し、エージェントと人間が同じデータと対話可能。
根拠のある回答：すべての回答はシリアル化されたグラフエッジに基づいており、ソースドキュメントまで遡れる引用が付随します。
幅広いフォーマット対応：PDF、Word、Excel、PowerPoint、EPUB、メール、画像（ビジョンLLM経由）から自動的にテキストを抽出。
Obsidianネイティブ：コンパイルされた出力はプレーンなMarkdownとして保存されるため、Obsidianと互換性があります。