xoai/sage-wiki

何を解決するか

sage-wiki は、AIエージェントと人間の共同利用を目的としたグラフベースのメモリおよび知識ベースです。標準的なベクトル検索では対応できないマルチホップ関係クエリを可能にするために、生のドキュメント（PDF、メール、コードなど）を相互にリンクされたウィキと知識グラフに変換することで、情報の断片化という問題を解決します。

動作方法

システムはLLM駆動の「コンパイラ」パイプラインを使用して、ソースドキュメントをObsidian互換のMarkdown記事に変換します。エンティティとタイプ付き関係を抽出して知識グラフを構築します。

主なメカニズム：

• ハイブリッド検索：語彙（BM25）、ベクトル、グラフ近接性を組み合わせて情報を検索。
• 証拠付きグラフ：三項（主語-関係-目的語）を信頼度スコアと直接的なソーステキストの引用とともに抽出するオプションのプロセス。
• エンティティ解決：表面形式のバリエーション（例："K8s" と "Kubernetes"）を1つの標準ノードに統合。
• MCP統合：Model Context Protocol（MCP）経由で19のツールを公開し、AIエージェントがウィキを直接検索・取得・クエリできるようにします。

対象ユーザー

• 個人ユーザー：既存のObsidianバウルを持っているが、AI強化型の個人知識ベースを望むユーザー。
• チーム：Gitや自己ホストサーバー経由でウィキを共有し、知識の共同作業を行うグループ。
• 企業：スケーラブルなストレージ（PostgreSQL/pgvector）と認証アクセスを必要とする大規模な企業知識グラフを構築する組織。

特徴

• マルチフォーマット対応：PDFやWordドキュメントからメール、トランスクリプト、画像（ビジョンLLM経由）まで、あらゆる形式をインジェスト可能。
• エージェントと人間の連携：TUI、Web UI、MCPツールを提供し、人間とエージェントが同じデータと相互作用できるようにします。
• 出典と信頼性：証拠付き関係はすべてソースドキュメントを記録しており、クエリ出力は検証のために隔離可能。
• スケーラブルなアーキテクチャ：10万件以上のドキュメントを効率的に処理できる階層的コンパイルをサポート。
• ローカル最優先：Ollamaなどを通じてローカルモデルで実行可能で、コストゼロかつプライベートな運用が可能。