Graphitiは、Zepチームがオープンソース化した革新的なフレームワークで、特に動的な環境で動作するAIエージェント向けに、時系列を考慮した知識グラフの構築とクエリに特化して設計されています。このプロジェクトは、従来の検索拡張生成（RAG）手法が動的データを処理する際の限界を克服し、AIアプリケーションに強力な長期記憶能力を提供します。
時系列感知能力
Graphitiは、事実と関係の時間的変化を追跡し、特定の時点でのクエリをサポートします。グラフのエッジには、関係の変化を記録する時間メタデータが含まれており、システムは情報の歴史的な進化過程を理解できます。
リアルタイム動的更新
Graphitiは、リアルタイムで時系列を考慮した知識グラフエンジンを通じて、入力データを増分的に処理し、エンティティ、関係、コミュニティを即座に更新します。バッチ処理による再計算は不要です。
ハイブリッド検索能力
セマンティック検索、BM25、グラフベースの検索を提供し、結果を融合する能力を備えており、検索結果の正確性と関連性を保証します。
マルチモーダルデータ統合
Graphitiは、ユーザーインタラクション、構造化データ、非構造化データを継続的に統合し、包括的な知識表現を構築します。
Graphitiは、Neo4jグラフデータベースに基づいて構築されており、LLM（大規模言語モデル）の能力を利用して、エンティティ、関係、時系列情報を自動的に抽出します。システムは以下のことが可能です。
Graphitiの重要な差別化要因は、時系列抽出とエッジの無効化プロセスを通じて動的な情報更新を管理する能力です。システムは以下のことを行います。
パーソナルアシスタントとインテリジェントエージェント
ユーザーインタラクションから学習するアシスタントをサポートし、個人知識とCRMや課金プラットフォームなどのビジネスシステムからの動的データを統合します。
エンタープライズアプリケーション
販売、カスタマーサービス、ヘルスケア、金融などの複数の分野に適用でき、アシスタントとインテリジェントエージェントに長期的な記憶と状態ベースの推論能力を提供します。
複雑なタスクの実行
複数の動的ソースからの状態変化に基づいて推論できる、複雑なタスクを自律的に実行するインテリジェントエージェントをサポートします。
Zepは、深層記憶検索（DMR）ベンチマークテストで、現在の最先端システムであるMemGPTを上回り、記憶管理における優れた性能を示しました。
このプロジェクトは、Claude、Cursor、その他のMCPクライアントに、知識グラフベースの強力な記憶能力を提供する新しいMCPサーバーを提供します。
Graphitiは当初、Zep Memoryのために開発されましたが、チームはその可能性が記憶アプリケーションをはるかに超えることに気づき、オープンソース化を決定し、コミュニティがより多くの可能性を探求することを期待しています。
Graphitiは、AI記憶管理分野における重要なブレークスルーであり、従来の方法の限界を克服するだけでなく、真にインテリジェントで長期記憶能力を備えたAIシステムを構築するための技術的基盤を提供します。時系列変化を捉え、高度な検索技術をサポートすることで、既存のシステムが直面する課題を解決し、AIアプリケーションが動的で正確な情報状態を維持できるようにします。