memgraph/memgraph

High-performance open-source in-memory graph database for GraphRAG, AI memory, agentic AI, and real-time graph analytics. Cypher-compatible, built in C++.

什麼是 Memgraph？

Memgraph 是一個以 C/C++ 寫成的 記憶體圖資料庫。它將節點與邊儲存在 RAM 中，讓它能在亞毫秒內回應複雜的多跳圖查詢。雖然它可作為通用圖引擎使用，但此專案特別定位於 以 AI 為中心的工作負載，例如 GraphRAG、AI 記憶體儲存，以及需要快速整合圖與向量或文字搜尋的智能體流程。

主要功能（如 README 所述）

領域	功能
AI 與圖智能	• 內建向量、文字與地理空間索引，支援相似性與關鍵字搜尋。 • MAGE 庫 – 提供 40 多個圖演算法（PageRank、社群探測、基於 GNN 的連結預測、時序圖網路、嵌入等），支援 C++、Python 與 CUDA。 • Atomic GraphRAG – 單一 Cypher 查詢即可執行 pivot 搜尋、圖擴展、排序與提示組合。 • LLM 工具模組，用於為大型語言模型格式化圖感知的上下文。 • 與主流代理框架整合的 AI 工具包，提供即用型的 GraphRAG、AI 記憶體與代理工作流程元件。 • 即時模式下檢視模式資訊（`SHOW SCHEMA INFO`）。
效能與查詢能力	• 純記憶體 C/C++ 引擎，實現亞毫秒級遍歷（經基準測試驗證）。 • 支援累加器與路徑過濾的深層路徑遍歷。 • 可透過以 Python、Rust 或 C/C++ 編寫的自訂查詢模組進行擴充。 • 支援平行查詢執行，達成高吞吐量。 • 原生支援從本機磁碟、S3 或 HTTP 加載 Parquet 與 JSONL。 • 支援從 Kafka、Pulsar、RedPanda 流式輸入，並具備動態演算法以回應資料變動。
企業級功能	• 基於 Raft 的高可用性，支援自動故障轉移。 • 多租戶支援與細粒度的角色/標籤權限控制。 • 支援 SSO、使用者委派、30 種以上權限類型。 • 傳輸中加密、監控、備份與還原。
工具與生態系統	• Memgraph Playground – 無需安裝的瀏覽器端沙箱環境。 • Memgraph Lab UI，用於視覺化探索與查詢調校。 • 提供 Python、C/C++ 等語言的驅動程式，以及 WebSocket 存取支援。 • 提供 Kubernetes 部署的 Helm 圖表（獨立或高可用模式）。

哪些人會使用它？

建構需要在單一查詢中結合向量相似性與圖推理的檢索增強生成（RAG）流程的 AI 工程師。
需要進行即時圖分析以進行詐欺偵測、網路監控或基礎設施分析，且對延遲敏感的 資料科學家。
需要快速上下文查找、模式探查與與 LLM 無縫整合的 智能體系統開發者。
需要高可用性、ACID 兼容圖儲存、強大安全性與多租戶隔離的 企業用戶。

如何開始？

試用免費 Playground – 訪問 https://playground.memgraph.com/，立即體驗無需安裝的示範。
本地安裝 – 提供 Windows、macOS 與 Linux 的 Docker、WSL 或原生套件（README 中有連結）。
部署到 Kubernetes – 加入 Helm 倉儲（helm repo add memgraph https://memgraph.github.io/helm-charts），再使用 helm install 安裝。
連接 – 使用 Memgraph Lab、mgconsole 或任意語言驅動程式（Python、C/C++ 等）。
探索 AI 功能 – 查看 src/mage 資料夾中的演算法實作，或造訪獨立的 ai-toolkit 倉儲取得即用型 GraphRAG 元件。

授權與社群

社群版 – 商業原始碼授權（BSL）。
企業版 – Memgraph 企業授權（MEL）。
活躍的 Discord、Stack Overflow 標籤、Twitter 與 YouTube 頻道。
提供貢獻指南、行為準則與「最佳實務」倉儲，歡迎開發者參與。

總結來說：Memgraph 是一個高效率、記憶體型圖資料庫，整合了向量/文字搜尋與豐富的圖演算法，是現代 AI 驅動應用中實現快速、連結式上下文檢索的堅實基礎。