orneryd/NornicDB

해결하는 문제

NornicDB는 그래프 탐색, 벡터 검색, 그리고 역사적 진실(시계열 데이터)에 대한 동시 액세스가 필요한 AI 워크로드를 위해 설계된 통합 데이터베이스 엔진입니다. 그래프 스토리지(Neo4j 등)와 벡터 스토어(Qdrant 등)를 별도로 유지할 필요성을 없애고, 이를 단일 실행 경로로 통합하여 지연 시간과 아키텍처 복잡성을 줄입니다.

작동 원리

NornicDB는 Neo4j의 Bolt 프로토콜과 Cypher 쿼리 언어를 지원하는 하이브리드 엔진을 구현하여, 많은 Neo4j 워크플로우의 드롭인 대체제로 사용할 수 있습니다. 스냅샷 격리(Snapshot Isolation)와 다중 버전 동시성 제어(MVCC)를 사용하여 역사적인 "시점"(as-of) 읽기와 감사 가능한 정규 그래프 원장을 제공합니다. 성능 면에서는 하드웨어 가속 경로(CUDA, Metal, Vulkan)와 일반적인 쿼리 형태를 위한 전용 "핫 패스" 스트리밍 실행기를 활용합니다. 또한 HNSW 인덱스를 갖춘 네이티브 벡터 검색을 통합하고 하이브리드 검색(벡터 검색과 그래프 확장의 결합)을 지원합니다.

대상 사용자

작업 추적, 의존성 그래프, 의미론적 검색을 위해 단일 시스템이 필요한 지식 시스템, AI 에이전트 메모리 아키텍처 및 Graph-RAG 파이프라인을 구축하는 개발자를 위해 만들어졌습니다.

주요 특징

• Neo4j & Qdrant 호환성: Bolt, Cypher 및 Qdrant 호환 gRPC 인터페이스 지원.
• 지식 계층 스코어링: 프로필 기반의 감쇠 및 승격 스코어링을 구현하여 정보가 시간이 지남에 따라 어떻게 잊혀지거나 강화되는지 모델링합니다.
• 하드웨어 가속: Metal, CUDA, Vulkan을 통한 GPU 가속 네이티브 지원.
• 시간적 진실: MVCC를 통한 3시점 사실 및 역사적 읽기 내장 지원.
• 고성능: 특정 벤치마크(예: Northwind benchmark)에서 Neo4j 대비 상당한 지연 시간 감소.
• 자동 관계 생성: 임베딩 유사성, 공동 액세스 패턴 및 시간적 근접성을 기반으로 자동으로 연결을 생성합니다.