graphrag

將任意程式碼庫（含文件、SQL 架構、設定與 PDF）轉換為可查詢的知識圖譜。提供 /graphify 功能給 Claude Code、Cursor、Codex 與 Gemini CLI：本地決定性 AST 解析、每條邊皆說明、無向量資料庫。

[EMNLP2025] LightRAG：簡易且快速的檢索增強生成模型

模組化圖形化檢索增強生成（RAG）系統

本地優先的程式碼智慧圖譜，適用於 MCP 與 CLI，持久化映射程式碼庫，使 AI 編碼工具僅讀取關鍵資訊，並在審查與大型倉庫工作流程中提供基準化的上下文縮減

一個分散式、快速的開源圖形資料庫，具備水平擴展性與高可用性

https://adongwanai.github.io/AgentGuide | AI Agent 開發指南 | LangGraph 實戰 | 高階 RAG | 轉職大模型 | 大模型面試 | 演算法工程師 | 面試題庫 | 強化學習｜資料合成

World's first open-source enterprise world model.

一個超快的圖形資料庫，使用 GraphBLAS 作為稀疏鄰接矩陣圖形表示。目標是為 LLM (GraphRAG) 提供最佳知識圖譜。

使用 LLM 將非結構化資料構建 Neo4j 圖形資料庫

高效能開源內存圖形資料庫，支援 GraphRAG、AI 記憶、代理 AI 與即時圖形分析。Cypher 相容，使用 C++ 開發

簡易、易於破解的 GraphRAG 實作

pingcap/autoflow 是一款基於 Graph RAG 且具備對話功能的知識庫工具，使用 TiDB Serverless Vector Storage 建置。展示：https://tidb.ai

Awesome-GraphRAG：關於圖檢索增強生成（graph-based retrieval-augmented generation）的精選資源列表（調查、論文、基準測試和開源專案）。

RAG 的全新 SOTA——兼具原創檢索架構與面向人類及代理程式的開源知識庫。

ComfyUI 中的 LLM Agent 框架，包含 MCP server、Omost、GPT-sovits、ChatTTS、GOT-OCR2.0 與 FLUX prompt 節點，支援存取飛書、Discord，並適配所有具備類似 OpenAI / aisuite 介面的 LLM，例如 o1、ollama、gemini、grok、qwen、GLM、deepseek、kimi、doubao。已適配本地 LLM、VLM、GGUF（如 llama-3.3 Janus-Pro、Linkage graphRAG）

拼好RAG：手搓並融合了GraphRAG、LightRAG、Neo4j-llm-graph-builder進行知識圖譜建構以及搜尋；整合DeepSearch技術實現私域RAG的推理；自製針對GraphRAG的評估框架 | 整合 GraphRAG、LightRAG 與 Neo4j-llm-graph-builder 進行知識圖譜建構與搜尋。結合 DeepSearch 進行私有 RAG 推理。建立自訂的 GraphRAG 評估框架。

EdgeQuake 🌋 靈感來自 LightRag、以 Rust 編寫的高效能 GraphRAG；將文件轉換為智慧知識圖譜以實現卓越的檢索與生成

WFGY 正在邁向 WFGY 5.0 Polaris Protocol，這是一個針對 AI 推理、RAG、Agent 與真實世界工作流程的重大開源版本。包含 Problem Map、Global Debug Card、WFGY 4.0 以及 CFV 復活節彩蛋。

適用於 AI 代理與 IDE 的高效能程式碼智慧引擎，支援 257 種語言與多儲存庫，基於圖形結構，可透過 CLI、MCP Server 與 API 存取。AI 編碼代理 teammate - 僅公開必要資訊，將 Token 消耗減少高達 50 倍。100% 本地運行。Discord: https://discord.gg/39MFHu3J5d

基於 AI 的工作效率提升工具（聊天、繪畫、知識庫、工作流、MCP 服務市場、語音輸入輸出、長期記憶）

ApeRAG：具備多模態索引、AI 代理、MCP 支援與可擴展 K8s 部署的生產就緒 GraphRAG

適用於 Python 的 Neo4j GraphRAG

[ICLR 2026] Youtu-GraphRAG：用於圖形檢索增強複雜推理的垂直統一 Agent

使用 GraphRAG SDK 大規模建構快速且準確的 GenAI 應用程式 🌟

100% Rust 實作的程式碼 graphRAG，具備極速 AST+FastML 解析、surrealDB 後端，以及透過 MCP 提供的高級 agentic 程式碼分析工具，以實現高效的程式碼 agent 上下文管理

適用於本地 LLM 的 RAG，與 PDF/doc/txt 檔案對話，ChatPDF。純原生實現 RAG 功能，基於本地 LLM、embedding 模型、reranker 模型實現，支援 GraphRAG，無需安裝任何第三方 agent 庫。

對 Microsoft GraphRAG 生成的知識圖譜進行互動式 3D 視覺化。透過沉浸式視覺分析探索實體、關係與社群。

GraphRAG4OpenWebUI 將 Microsoft 的 GraphRAG 技術整合至 Open WebUI 中，提供多功能資訊檢索 API。它結合本地、全域與網路搜尋，適用於先進的問答系統與搜尋引擎。此工具簡化了開放網路環境中的圖形化檢索整合。

AI 應用開發、AI 編程實戰與面試指南，涵蓋 LLM、Agent、RAG、MCP、Claude Code、Codex 等核心技術與工程實踐。

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