graphrag

Biến bất kỳ cơ sở mã nguồn nào, cùng với tài liệu, lược đồ SQL, cấu hình và tệp PDF, thành một đồ thị tri thức có thể truy vấn. Kỹ năng /graphify cho Claude Code, Cursor, Codex và Gemini CLI: phân tích cú pháp AST cục bộ có tính xác định, giải thích mọi cạnh, không dùng kho lưu trữ vector.

[EMNLP2025] LightRAG: Truy xuất tăng cường thế hệ đơn giản và nhanh chóng

Một hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) dạng đồ thị, mô-đun

Biểu đồ thông tin mã nguồn ưu tiên cục bộ cho MCP và CLI. Xây dựng bản đồ bền vững về cơ sở mã của bạn để các công cụ lập trình AI chỉ đọc những gì quan trọng, với việc giảm bớt ngữ cảnh đã được benchmark trên các đánh giá và quy trình làm việc với kho lưu trữ lớn.

Một cơ sở dữ liệu đồ thị mã nguồn mở phân tán, tốc độ cao, hỗ trợ khả năng mở rộng theo chiều ngang và tính sẵn sàng cao

https://adongwanai.github.io/AgentGuide | Hướng dẫn phát triển AI Agent | Thực chiến LangGraph | RAG nâng cao | Chuyển ngành LLM | Phỏng vấn LLM | Kỹ sư thuật toán | Ngân hàng câu hỏi phỏng vấn | Học tăng cường | Tổng hợp dữ liệu

Cơ sở dữ liệu đồ thị cực nhanh sử dụng GraphBLAS bên dưới cho biểu diễn đồ thị ma trận kề thưa. Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp Knowledge Graph tốt nhất cho LLM (GraphRAG).

Xây dựng đồ thị Neo4j từ dữ liệu phi cấu trúc sử dụng các LLM

Cơ sở dữ liệu đồ thị in-memory mã nguồn mở hiệu năng cao dành cho GraphRAG, bộ nhớ AI, AI tác nhân (agentic AI) và phân tích đồ thị thời gian thực. Tương thích với Cypher, được xây dựng bằng C++.

Một bản cài đặt GraphRAG đơn giản, dễ tùy biến

pingcap/autoflow là công cụ cơ sở tri thức đàm thoại dựa trên Graph RAG được xây dựng với TiDB Serverless Vector Storage. Bản demo: https://tidb.ai

Awesome-GraphRAG: Danh sách tổng hợp các tài nguyên (khảo sát, bài báo, benchmark và dự án mã nguồn mở) về tạo tăng cường truy xuất dựa trên đồ thị.

Một SOTA mới cho RAG — kiến trúc truy xuất nguyên bản và cơ sở tri thức mã nguồn mở dành cho con người và agent.

Framework LLM Agent trong ComfyUI bao gồm máy chủ MCP, Omost, GPT-sovits, ChatTTS, GOT-OCR2.0 và các node nhắc lệnh FLUX, truy cập Feishu, discord, và tương thích với mọi LLM có giao diện tương tự OpenAI / aisuite như o1, ollama, gemini, grok, qwen, GLM, deepseek, kimi, doubao. Tương thích với các LLM, VLM, GGUF chạy cục bộ như llama-3.3 Janus-Pro, Linkage graphRAG

Tích hợp GraphRAG, LightRAG và Neo4j-llm-graph-builder để xây dựng và tìm kiếm đồ thị trí thức. Kết hợp công nghệ DeepSearch để thực hiện suy luận RAG riêng tư. Tự phát triển khung đánh giá dành riêng cho GraphRAG.

EdegQuake 🌋 GraphRAG hiệu năng cao lấy cảm hứng từ LightRag viết bằng Rust; Biến đổi tài liệu thành đồ thị kiến thức thông minh để truy xuất và tạo nội dung vượt trội

WFGY đang hướng tới WFGY 5.0 Polaris Protocol, một bản phát hành mã nguồn mở lớn dành cho suy luận AI, RAG, agent và quy trình làm việc thực tế. Bao gồm Bản đồ vấn đề, Thẻ gỡ lỗi toàn cầu, WFGY 4.0 và Trứng phục sinh CFV.

Công cụ thông tin mã nguồn hiệu suất cao dành cho các AI agent và IDE, hỗ trợ 257 ngôn ngữ, đa kho lưu trữ, dựa trên biểu đồ, với quyền truy cập qua CLI, MCP Server và API. Đồng đội AI coding agent — chỉ hiển thị thông tin cần thiết, giúp giảm lượng token sử dụng tới 50 lần. Hoạt động 100% cục bộ. Discord: https://discord.gg/39MFHu3J5d

Công cụ nâng cao năng suất dựa trên AI (Trò chuyện, Vẽ, RAG, Quy trình làm việc, thị trường MCP, ASR, TTS, Bộ nhớ dài hạn, v.v.).

ApeRAG: GraphRAG sẵn sàng cho môi trường sản xuất với lập chỉ mục đa phương thức, các tác nhân AI, hỗ trợ MCP và triển khai K8s có khả năng mở rộng

World's first open-source enterprise world model.

Neo4j GraphRAG cho Python

[ICLR 2026] Youtu-GraphRAG: Tác nhân hợp nhất theo chiều dọc cho Suy luận phức tạp được tăng cường bằng Truy xuất Đồ thị

Xây dựng ứng dụng GenAI nhanh chóng và chính xác với GraphRAG SDK ở quy mô lớn 🌟

Triển khai 100% bằng Rust của mã graphRAG với phân tích cú pháp AST+FastML siêu tốc, cơ sở dữ liệu backend surrealDB và các công cụ phân tích mã tác nhân nâng cao qua MCP để quản lý ngữ cảnh tác nhân mã hiệu quả.

RAG cho LLM cục bộ, trò chuyện với các tệp PDF/doc/txt, ChatPDF. Triển khai RAG thuần gốc, dựa trên LLM cục bộ, mô hình embedding, mô hình reranker, hỗ trợ GraphRAG mà không cần cài đặt bất kỳ thư viện tác nhân bên thứ ba nào.

Trực quan hóa 3D tương tác các đồ thị tri thức được tạo bởi Microsoft GraphRAG. Khám phá các thực thể, mối quan hệ và cộng đồng với phân tích hình ảnh chuyên sâu.

GraphRAG4OpenWebUI tích hợp công nghệ GraphRAG của Microsoft vào Open WebUI, cung cấp API truy xuất thông tin linh hoạt. Công cụ này kết hợp tìm kiếm cục bộ, toàn cục và web cho các hệ thống hỏi đáp và công cụ tìm kiếm nâng cao, giúp đơn giản hóa việc tích hợp truy xuất dựa trên đồ thị trong môi trường web mở.

[ICML 2026] Tài nguyên chính thức của "Graph-R1: Hướng tới khung GraphRAG tác tử thông qua học tăng cường đầu cuối".

Athena là một hệ thống PKM agentic ưu tiên cục bộ (local-first) giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn với ngữ cảnh của riêng mình — bộ nhớ lâu dài, suy luận có cấu trúc và các AI agent được quản trị hoạt động trên mọi LLM. Làm chủ trạng thái. Thuê trí tuệ.