orneryd/NornicDB

해결하는 문제

NornicDB는 그래프 탐색, 벡터 검색, 그리고 역사적 진실 추적을 하나의 시스템에서 필요로 하는 AI 네이티브 워크로드를 위한 통합 데이터베이스입니다. Neo4j와 같은 그래프 데이터용 데이터베이스와 Qdrant과 같은 벡터 임베딩용 데이터베이스를 별도로 유지할 필요 없이, 아키텍처의 복잡성을 줄이고 Graph-RAG 및 에이전트 메모리 시스템의 검색 성능을 향상시킵니다.

작동 방식

NornicDB는 그래프, 벡터, 그리고 레거드 의미 체계를 하나의 실행 엔진에 통합합니다. Neo4j와 호환되며 Bolt 프로토콜과 Cypher 쿼리 언어를 지원하면서도, Qdrant와 호환되는 gRPC 인터페이스도 제공합니다. 시스템은 MVCC(Multi-Version Concurrency Control)를 통한 스냅샷 격리(Snapshot Isolation)를 사용하여 트랜잭션 내에서 역사적 '시점 기준' 읽기와 반복 가능한 읽기를 제공합니다. 성능 최적화를 위해 Metal, CUDA, Vulkan을 활용한 하드웨어 가속 실행 경로와 일반적인 쿼리 형태를 위한 전용 스트리밍 실행 엔진을 사용합니다.

대상 사용자

지식 시스템, AI 에이전트 메모리 아키텍처, Graph-RAG 파이프라인을 개발하는 개발자들을 위한 것입니다. 세미틱 검색과 복잡한 관계 매핑을 모두 지원하는 단일 진실 소스가 필요한 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 통합 엔진: 사이드카 데이터베이스 없이 그래프, 벡터, 시간적 레거드 기능을 통합.
• 광범위한 호환성: Neo4j의 Bolt/Cypher 및 Qdrant의 gRPC 프로토콜을 지원.
• 하드웨어 가속: Metal, CUDA, Vulkan을 위한 네이티브 경로로 세미틱 및 그래프 워크로드를 가속화.
• 지식 레이어 스코어링: 에피소딕 메모리와 지속적 메모리 관리를 위한 프로파일 기반 감소 및 증진 정책 구현.
• 시간적 진실: MVCC를 통해 삼시제 사실과 역사적 읽기 지원.
• 자동 관계 생성: 임베딩 유사도, 동시 접근 패턴, 시간적 근접성 기반으로 자동 연결 생성.