ModernRelay/omnigraph

해결하는 문제

Omnigraph는 AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 레이크하우스 그래프 데이터베이스입니다. 지식 그래프에 대한 변경 사항이 Git과 유사하게 검토 및 병합되도록 보장하는 내구성 있고 버전 관리된 상태 및 조정 계층을 제공합니다. 대규모 에이전트 워크플로우에서 공유되는 다중 모달 검색과 에이전트 기억을 관리하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

Omnigraph는 S3 호환 객체 스토리지에서 오픈되고 버전 관리되는 저장소로 Lance 열 기반 형식을 사용합니다. 그래프, 스키마, 저장된 쿼리, 보안 정책은 cluster.yaml을 통해 코드로 선언되는 '클러스터 모델'을 구현합니다. 시스템은 그래프 탐색, 벡터 ANN, 전체 텍스트 검색, 상호 역순 등수 융합을 단일 쿼리 런타임에서 통합하여 다중 모달 검색을 지원합니다. 보안은 서버 측에서 Cedar 정책을 사용하여 강제합니다.

대상 사용자

공유되고 버전 관리되는 기억 또는 조직 전체 지식을 통합하는 '기업 뇌'가 필요한 AI 에이전트 편대를 개발하는 개발자에게 적합합니다. 또한 실험과 시험을 버전 관리하여 훈련 및 평가에 사용해야 하는 R&D 및 ML 데이터 계층에도 적합합니다.

주요 특징

• Git 스타일 브랜치: 에이전트는 격리된 브랜치에서 그래프를 풍부하게 하고 검토 후 병합할 수 있습니다.
• 다중 모달 검색: 그래프, 벡터, 전체 텍스트 검색을 통합한 유니티 쿼리 런타임.
• 인프라 내재형: AWS S3, R2, GCS 또는 MinIO/RustFS를 통한 온프레미스 환경을 포함한 모든 S3 호환 객체 스토리지에서 실행 가능.
• 코드로 선언: 클러스터 구성, 스키마, 정책은 Terraform 스타일의 plan 및 apply 워크플로우로 관리.
• Cedar 정책 강제: 모든 변경 사항에 대해 서버 측에서 보안 및 접근 제어를 강제.