Graphiti는 Zep 팀에서 오픈 소스로 공개한 혁신적인 프레임워크로, 특히 동적 환경에서 실행되는 AI 에이전트를 위해 설계된 시계열 인지 지식 그래프를 구축하고 쿼리하는 데 특화되어 있습니다. 이 프로젝트는 동적 데이터를 처리할 때 기존 검색 증강 생성(RAG) 방법의 한계를 해결하고 AI 애플리케이션에 강력한 장기 기억 능력을 제공합니다.
Graphiti는 사실과 관계의 시간 경과에 따른 변화를 추적하고 특정 시점 쿼리를 지원합니다. 그래프 엣지는 관계 변화를 기록하는 시간 메타데이터를 포함하여 시스템이 정보의 역사적 진화 과정을 이해할 수 있도록 합니다.
Graphiti는 실시간, 시계열 인지 지식 그래프 엔진을 통해 들어오는 데이터를 증분 처리하여 엔티티, 관계 및 커뮤니티를 즉시 업데이트하므로 일괄 재계산이 필요하지 않습니다.
의미론적 검색, BM25 및 그래프 기반 검색을 제공하고 결과 융합 능력을 갖추어 검색 결과의 정확성과 관련성을 보장합니다.
Graphiti는 사용자 상호 작용, 구조화 및 비구조화 데이터를 지속적으로 통합하여 포괄적인 지식 표현을 구축합니다.
Graphiti는 Neo4j 그래프 데이터베이스를 기반으로 구축되었으며 LLM(대규모 언어 모델)의 기능을 활용하여 엔티티, 관계 및 시계열 정보를 자동으로 추출합니다. 시스템은 다음을 수행할 수 있습니다.
Graphiti의 중요한 차별화 요소는 시계열 추출 및 엣지 무효화 프로세스를 통해 동적 정보 업데이트를 관리하는 능력입니다. 시스템은 다음을 수행합니다.
사용자 상호 작용에서 학습하는 비서를 지원하고 개인 지식과 CRM 및 청구 플랫폼과 같은 비즈니스 시스템의 동적 데이터를 통합합니다.
판매, 고객 서비스, 건강, 금융 등 다양한 분야에 적용 가능하며 비서 및 에이전트에 장기 회상 및 상태 기반 추론 능력을 제공합니다.
여러 동적 소스의 상태 변화를 기반으로 추론할 수 있는 복잡한 작업을 자율적으로 실행하는 에이전트를 지원합니다.
Zep은 심층 기억 검색(DMR) 벤치마크 테스트에서 현재 최첨단 시스템인 MemGPT를 능가하여 기억 관리 측면에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다.
이 프로젝트는 Claude, Cursor 및 기타 MCP 클라이언트에 지식 그래프 기반의 강력한 기억 능력을 제공하는 새로운 MCP 서버를 제공합니다.
Graphiti는 원래 Zep Memory를 위해 개발되었지만 팀은 그 잠재력이 기억 애플리케이션을 훨씬 뛰어넘는다는 것을 깨닫고 오픈 소스로 공개하여 커뮤니티가 더 많은 가능성을 탐색할 수 있기를 바랍니다.
Graphiti는 AI 기억 관리 분야의 중요한 돌파구를 나타냅니다. 기존 방법의 한계를 해결했을 뿐만 아니라 진정으로 지능적이고 장기 기억 능력을 갖춘 AI 시스템을 구축하기 위한 기술적 기반을 제공합니다. 시계열 변화를 포착하고 고급 검색 기술을 지원함으로써 기존 시스템이 직면한 과제를 해결하고 AI 애플리케이션이 동적이고 정확한 정보 상태를 유지할 수 있도록 합니다.