graph-rag
本站收录 17 个带「graph-rag」标签的 AI 开源项目
cogneecognee 是一个开源的 AI 记忆平台，专为智能体设计，提供跨会话的持久长期记忆。它通过自托管的图知识引擎，让 AI 代理能够存储、检索和推理结构化知识，解★ 31,221
semantica以图为核心的 AI 基础设施，致力于为上下文管理与可问责 AI 系统提供支撑。通过知识图谱表达实体关系与上下文，为智能体提供结构化、可追溯的推理依据，在需要透明★ 13,540
llm-graph-builderllm-graph-builder 是一个利用大语言模型从非结构化数据自动构建 Neo4j 知识图谱的开源工具。它解决了传统知识图谱构建依赖人工建模和清洗的痛点★ 5,269
neoNeo.mjs 是一个自我进化的软件有机体，本质上是一个端到端的专业 AI 工程团队。它通过 Neural Link 让跨模型智能体群组直接嵌入到实时前端应用中★ 3,280
jonexjonex 是一个面向 AI 应用的全栈知识引擎，核心定位是“多模态解析 + 本体驱动的知识组织”。它能把视频、音频、图片、文档等非结构化数据，通过内置的 AS★ 1,228
Medical-Graph-RAGMedical-Graph-RAG 是一个面向循证医学信息检索的图检索增强生成系统，发表于 ACL 2025。它针对传统 RAG 在医疗领域缺乏可解释性和证据溯★ 832
polywisepolywise 是一个开源的智能内容系统，旨在让静态内容变得“活”起来。它通过代理（agent）机制，将内容与实时数据、用户交互和自动化工作流结合，解决传统内★ 661
KwipuKwipu 是一个完全本地化的 Graph RAG 引擎，专为 Obsidian 笔记库设计，也可处理任意 Markdown 文件夹。它从 wikilinks ★ 606
dive-into-spring-ai《动手学SpringAI》是一个面向Java开发者的Spring AI实战教程项目，旨在解决Spring AI生态学习资源碎片化、缺乏系统性实践指引的问题。项目★ 425
ontobricksontobricks 是一个把 Databricks Unity Catalog 中的表自动转换为物化知识图谱的开源工具。它解决的核心问题是：企业数据大多沉淀在★ 387
VeritasGraphVeritasGraph 是一个开源的 Knowledge Graph 与 GraphRAG 框架，旨在解决大模型在处理复杂多跳推理和事实溯源时的不足。它允许用★ 324
Hyper-RAGHyper-RAG 是一个基于超图驱动的检索增强生成（RAG）框架，旨在解决大语言模型（LLM）的幻觉问题。传统 RAG 方法通常依赖简单的向量相似度检索，忽略★ 324
vector-graph-ragvector-graph-rag 是一个基于纯向量搜索的图检索增强生成（Graph RAG）实现，旨在解决多跳推理场景中传统 RAG 的瓶颈。它通过将知识图谱的★ 251
grace-marketplaceGRACE 是一个基于 Graph-RAG 的智能体技能库，旨在通过契约驱动的方式提升 AI 代码生成的质量与可维护性。它引入语义标记和知识图谱，为 Claud★ 246
XMemXMem 是印度首个开源的、面向 AI 代理的多模态长期记忆层，旨在解决 AI 代理在对话和任务执行中缺乏持久记忆的问题。它通过多代理架构和 Graph RAG★ 233
rag-interview-system这是一个面向RAG（检索增强生成）技术面试的题库与学习资源合集，包含548道面试题、41种RAG类型、系统设计场景、架构模式及生产级概念。项目以Jupyter ★ 157
CrossCoderCrossCoder 是一个面向代码生成任务的跨仓库图检索框架，论文已被 EMNLP 2026 收录。传统代码 RAG 通常只在当前仓库内检索相似代码片段，当目★ 134