graphrag

将任意代码库（包括文档、SQL 架构、配置和 PDF）转换为可查询的知识图谱。提供 /graphify 功能给 Claude Code、Cursor、Codex 与 Gemini CLI：本地确定性 AST 解析、每条边都有解释、无向量存储。

[EMNLP2025] LightRAG：简易且快速的检索增强生成模型

模块化图形化检索增强生成（RAG）系统

本地优先的代码智能图谱，适用于 MCP 与 CLI，持久化映射代码库，使 AI 编码工具仅读取关键信息，并在审查与大型仓库工作流中提供基准化的上下文缩减

一个分布式、快速的开源图形数据库，具备水平扩展性与高可用性

https://adongwanai.github.io/AgentGuide | AI Agent 开发指南 | LangGraph 实战 | 高级 RAG | 转行大模型 | 大模型面试 | 算法工程师 | 面试题库 | 强化学习｜数据合成

一个超快的图形数据库，使用 GraphBLAS 作为稀疏邻接矩阵图形表示。目标是为 LLM (GraphRAG) 提供最佳知识图谱。

World's first open-source enterprise world model.

使用 LLM 将非结构化数据构建 Neo4j 图形数据库

高效能开源内存图形数据库，支持 GraphRAG、AI 记忆、代理 AI 与实时图形分析。Cypher 兼容，使用 C++ 开发

简易、易于破解的 GraphRAG 实作

pingcap/autoflow 是一款基于 Graph RAG 且具备对话功能的知识库工具，使用 TiDB Serverless Vector Storage 构建。演示：https://tidb.ai

Awesome-GraphRAG：关于图检索增强生成（graph-based retrieval-augmented generation）的精选资源列表（调查、论文、基准测试和开源项目）。

RAG 的全新 SOTA——兼具原创检索架构与面向人类及智能体的开源知识库。

ComfyUI 中的 LLM Agent 框架，包含 MCP server、Omost、GPT-sovits、ChatTTS、GOT-OCR2.0 与 FLUX prompt 节点，支持访问飞书、Discord，并适配所有具备类似 OpenAI / aisuite 接口的 LLM，例如 o1、ollama、gemini、grok、qwen、GLM、deepseek、kimi、doubao。已适配本地 LLM、VLM、GGUF（如 llama-3.3 Janus-Pro、Linkage graphRAG）

拼好RAG：手搓并融合了GraphRAG、LightRAG、Neo4j-llm-graph-builder进行知识图谱构建以及搜索；整合DeepSearch技术实现私域RAG的推理；自制针对GraphRAG的评估框架 | 整合 GraphRAG、LightRAG 和 Neo4j-llm-graph-builder 进行知识图谱构建与搜索。结合 DeepSearch 进行私有 RAG 推理。创建自定义的 GraphRAG 评估框架。

EdgeQuake 🌋 灵感来自 LightRag、以 Rust 编写的高性能 GraphRAG；将文档转换为智能知识图谱以实现卓越的检索与生成

WFGY 正在迈向 WFGY 5.0 Polaris Protocol，这是一个针对 AI 推理、RAG、Agent 与真实世界工作流程的重大开源版本。包含 Problem Map、Global Debug Card、WFGY 4.0 以及 CFV 彩蛋。

适用于 AI 代理与 IDE 的高性能代码智慧引擎，支持 257 种语言与多仓库，基于图形结构，可通过 CLI、MCP Server 与 API 访问。AI 编码代理 teammate - 仅公开必要信息，将 Token 消耗减少高达 50 倍。100% 本地运行。Discord: https://discord.gg/39MFHu3J5d

基于 AI 的工作效率提升工具（聊天、绘画、知识库、工作流、MCP 服务市场、语音输入输出、长期记忆）

ApeRAG：具备多模态索引、AI 代理、MCP 支持与可扩展 K8s 部署的生产就绪 GraphRAG

适用于 Python 的 Neo4j GraphRAG

[ICLR 2026] Youtu-GraphRAG：用于图形检索增强复杂推理的垂直统一 Agent

使用 GraphRAG SDK 大规模构建快速且准确的 GenAI 应用程序 🌟

100% Rust 实现的代码 graphRAG，具备极速 AST+FastML 解析、surrealDB 后端，以及通过 MCP 提供的高级 agentic 代码分析工具，以实现高效的代码 agent 上下文管理

RAG for Local LLM, chat with PDF/doc/txt files, ChatPDF. 纯原生实现RAG功能，基于本地LLM、embedding模型、reranker模型实现，支持GraphRAG，无须安装任何第三方agent库。

对 Microsoft GraphRAG 生成的知识图谱进行交互式 3D 可视化。通过沉浸式视觉分析探索实体、关系与社群。

GraphRAG4OpenWebUI 将 Microsoft 的 GraphRAG 技术整合到 Open WebUI 中，提供多功能信息检索 API。它结合本地、全局与网络搜索，适用于先进的问答系统与搜索引擎。此工具简化了开放网络环境中的图形化检索整合。

AI 应用开发、AI 编程实战与面试指南，涵盖 LLM、Agent、RAG、MCP、Claude Code、Codex 等核心技术与工程实践。

[ICML 2026] "Graph-R1: Towards Agentic GraphRAG Framework via End-to-end Reinforcement Learning" 官方资源