bibinprathap/VeritasGraph

VeritasGraph — open-source Knowledge Graph & GraphRAG framework on GitHub. Build multi-hop reasoning, ontology-aware retrieval, and verifiable attribution over your own data. Nodes, edges, RDF, linked-data — runs locally or in the cloud.

What it solves

VeritasGraph는 전통적인 Vector RAG가 종종 단순 유사도 검색과 "블라인드 청킹"에 의존하는 한계를 해결합니다. 목차와 같은 계층적 문서 구조와 의미론적 Knowledge Graph를 결합하여, AI 에이전트가 단순히 유사한 텍스트를 찾는 것이 아니라 서로 다른 정보 조각 간의 연결을 이해하도록 함으로써 다중 홉 추론과 검증 가능한 귀속을 가능하게 합니다.

How it works

시스템은 엔트리 포인트로 벡터 검색을 사용하고, 숨겨진 관계를 발견하기 위해 다중 홉 그래프 탐색을 결합한 하이브리드 검색 엔진을 사용합니다. 네 단계 파이프라인을 따릅니다: 문서를 텍스트 유닛으로 인덱싱하고 엔터티/관계를 그래프 데이터베이스(예: Neo4j)에 추출, 하이브리드 검색을 통해 컨텍스트를 가져오고, 추론 코어(보통 LoRA‑튜닝된 로컬 LLM)로 처리한 뒤, 구조화된 귀속 레이어를 통해 검증 가능한 답변을 생성합니다.

Who it’s for

데이터 프라이버시가 핵심이며 답변이 인용을 통해 100% 검증 가능해야 하는 주권적인 온프레미스 AI 배포가 필요한 개발자와 기업을 위해 설계되었습니다. 특히 복잡하고 구조화된 문서 및 외부 도구와 상호 작용해야 하는 거버넌스된 AI 에이전트를 구축하는 경우에 유용합니다.

Highlights

Hybrid Retrieval: 트리 기반 탐색(목차)과 그래프 기반 의미론적 추론을 결합.
Governed Agent Studio: 로컬 워크스페이스에서 가드레일, 메모리, 도구 카탈로그가 통합된 에이전트를 구축, 연결 및 테스트.
MCP Server: Model Context Protocol 서버로, IDE 에이전트(예: Cursor 또는 VS Code)가 데이터 유출 없이 GraphRAG 엔진에 연결 가능.
VeritasReason Integration: 구조화된 레코드에 대한 결정론적 규칙 평가를 수행하는 sister 모듈로, 컴플라이언스 및 정책 위반을 처리.
Local-First: Ollama와 Neo4j를 통해 100% 오프라인 운영을 지원.