开源 AI 知识图谱生成框架:Graphiti

Graphiti 是一个用于构建和查询时间感知知识图谱的框架，专为在动态环境中运行的 AI 代理量身定制。与传统的检索增强生成 （RAG） 方法不同，Graphiti 持续将用户交互、结构化和非结构化企业数据以及外部信息集成到一个连贯的可查询图表中。该框架支持增量数据更新、高效检索和精确的历史查询，而无需完整的图形重新计算，因此适合开发交互式、上下文感知的 AI 应用程序。

GitHub：https://github.com/getzep/graphiti

使用 Graphiti 可以：

• 集成和维护动态用户交互和业务数据。
• 促进代理的基于状态的推理和任务自动化。
• 使用基于语义、关键字和图形的搜索方法查询复杂、不断发展的数据。

知识图谱是一个由相互关联的事实组成的网络，例如“Kendra 喜欢 Adidas 鞋”。每个事实都是由两个实体表示的 “三元组”，或者 节点（“Kendra”、“Adidas shoes”）及其关系或边缘（“loves”）。已探索知识图谱 广泛用于信息检索。Graphiti 的独特之处在于它能够自主构建知识图谱 同时处理不断变化的关系和维护历史背景。

为什么选择 Graphiti？

传统的 RAG 方法通常依赖于批处理和静态数据摘要，这使得它们对于频繁变化的数据效率低下。Graphiti 通过提供以下功能来应对这些挑战：

• 实时增量更新：立即集成新的数据集，无需批量重新计算。
• 双时数据模型：显式跟踪事件发生和摄取时间，允许准确的时间点查询。
• 高效的混合检索：结合语义嵌入、关键字 （BM25） 和图形遍历，在不依赖 LLM 摘要的情况下实现低延迟查询。
• 自定义实体定义：通过简单的 Pydantic 模型灵活创建并支持开发人员定义的实体。
• 可扩展性：通过并行处理高效管理大型数据集，适用于企业环境。

Graphiti 专为解决动态和频繁更新的数据集的挑战而设计，使其特别适用于需要实时交互和精确历史查询的应用程序。

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