bibinprathap/VeritasGraph

해결하는 문제

VeritasGraph는 기존 Vector RAG의 한계를 해결합니다. 기존 방법은 단순한 유사성 검색과 '맹목적 청크 분할'에 의존하는 경우가 많습니다. 본 프레임워크는 계층적 트리 검색(목차와 유사)과 지식 그래프 추론을 결합함으로써 다단계 추론과 검증 가능한 출처 제공이 가능하게 합니다. 이로 인해 AI 에이전트는 유사한 문서를 찾는 것 이상으로, 서로 다른 정보 간의 연결 관계를 이해할 수 있습니다.

작동 방식

이 프레임워크는 두 가지 검색 방식을 결합합니다: 문서 탐색을 위한 계층적 트리 구조와 관계 추론을 위한 의미적 지식 그래프. Ollama를 사용해 100% 로컬로 배포 가능하며 클라우드에서도 사용 가능합니다. 시스템에는 에이전트를 구축하고 연결할 수 있는 '스튜디오' 워크스페이스가 포함되어 있으며, PII 마스킹과 같은 가드레일, 메모리, 도구 카탈로그를 통합합니다. 또한 Model Context Protocol (MCP)을 지원하여 Cursor나 VS Code와 같은 IDE 에이전트를 직접 GraphRAG 엔진에 연결할 수 있습니다.

대상 사용자

복잡한 문서를 검증 가능한 인용문과 함께 추론이 필요하며, 높은 프라이버시를 요구하는 개발자 및 기업을 위한 것입니다 (예: 임상 노트용 의료 AI, 지방자치단체 사고 보고 시스템 등).

주요 특징

• 하이브리드 검색: 트리 기반 탐색과 그래프 기반 의미적 추론을 결합해 다단계 답변을 가능하게 합니다.
• 가이드된 에이전트 프레임워크: 로컬 스투디오를 통해 에이전트 프로필, 도구, 메모리, 가드레일을 관리할 수 있습니다.
• 100% 로컬 배포 지원: Ollama와 Neo4j를 통해 완전한 온프레미스 실행을 지원합니다.
• 검증 가능한 인용: 모든 주장에 대해 [doc#chunk] 형식의 출처를 제공합니다.
• MCP 통합: GraphRAG 기능을 AI 기반 IDE에 통합할 수 있도록 MCP 서버를 기본 제공합니다.