Graphiti

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Graphiti es una memoria basada en grafos de conocimiento para agentes de IA. Construye automáticamente grafos enriquecidos a partir de datos empresariales cambiantes e historiales de chat. Permite que tu agente de Python acceda rápidamente a datos relevantes y precisos, incluso a medida que evolucionan con el tiempo. ¡Visita nuestro repositorio de GitHub! 0
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What is Graphiti?

Lidiar con información en constante cambio es un obstáculo importante al construir agentes de IA inteligentes. Los métodos tradicionales a menudo tienen dificultades para mantenerse al día, careciendo de la capacidad de integrar nuevos datos sin problemas o comprender el contexto histórico con precisión. Graphiti proporciona un marco de trabajo robusto diseñado específicamente para construir y consultar grafos de conocimiento que evolucionan con el tiempo, brindando a sus agentes de IA la memoria contextual que necesitan para operar eficazmente en entornos dinámicos.


En lugar de depender de instantáneas estáticas o del procesamiento por lotes periódico, comunes en la Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval-Augmented Generation o RAG), Graphiti entrelaza continuamente las interacciones del usuario, los datos estructurados de la empresa y la información no estructurada en un grafo de conocimiento coherente y consciente del tiempo. Esto permite que sus aplicaciones comprendan no solo qué se sabe, sino cuándo era cierto, lo que permite un razonamiento e interacción más sofisticados. Graphiti impulsa la capa de memoria central para Zep, contribuyendo a su rendimiento de vanguardia en los benchmarks de memoria de agentes.

Características clave

Graphiti ofrece varias capacidades diseñadas para datos dinámicos y agentes de IA:

  • 📈 Actualizaciones incrementales en tiempo real: Integre nueva información (episodios) instantáneamente en el grafo sin necesidad de costosos recálculos completos. Esto mantiene el conocimiento de su agente actualizado con un retraso mínimo.

  • ⏱️ Modelo de datos bi-temporal: Realice un seguimiento explícito tanto del momento en que ocurrió un evento (tiempo válido) como del momento en que se registró (tiempo de transacción). Esto permite realizar consultas precisas "en un momento dado", lo que le permite preguntar qué se sabía en un momento específico en el pasado.

  • 🔍 Recuperación híbrida eficiente: Combine métodos de búsqueda semántica (basada en incrustaciones), por palabras clave (BM25) y de recorrido de grafos. Este enfoque multifacético ofrece resultados relevantes rápidamente, a menudo en marcos de tiempo inferiores a un segundo, sin depender únicamente de la summarización LLM más lenta para la recuperación.

  • 🧩 Definiciones de entidades personalizadas: Defina sus propios tipos de entidades utilizando modelos Pydantic simples. Esta flexibilidad le permite adaptar la estructura del grafo de conocimiento (ontología) a su dominio específico y a las necesidades de su aplicación.

  • ⚙️ Escalabilidad: Diseñado para la eficiencia con grandes conjuntos de datos, utilizando capacidades de procesamiento paralelo (donde sea compatible) para manejar cargas de trabajo de nivel empresarial.


Casos de uso

  1. Desarrollo de Chatbots sofisticados: Construya chatbots que recuerden las preferencias del usuario y el historial de conversaciones con precisión, incluso cuando los detalles cambian a lo largo de múltiples interacciones. Graphiti puede rastrear las relaciones cambiantes como "Al usuario le gustó el producto X" y más tarde "Al usuario no le gustó el producto X", comprendiendo el estado correcto según el tiempo.

  2. Creación de agentes de automatización de tareas sensibles al contexto: Diseñe agentes que operen con datos comerciales dinámicos. Por ejemplo, un agente podría administrar los niveles de inventario, rastrear el estado de los tickets de soporte al cliente o monitorear el progreso del proyecto consultando un grafo de conocimiento de Graphiti que se actualiza continuamente con datos operativos en tiempo real.

  3. Construcción de herramientas inteligentes de síntesis de información: Construya aplicaciones que integren información de diversas fuentes cambiantes (por ejemplo, fuentes de noticias, informes, entradas de usuarios). Graphiti puede mantener una base de conocimiento coherente, permitiendo a los usuarios consultar la información sintetizada respetando la línea de tiempo histórica de cuándo los hechos eran válidos (por ejemplo, "¿Quién era el CEO de la empresa Y antes de la fusión?").

Primeros pasos con Graphiti

La integración de Graphiti implica configurar la biblioteca, conectarse a una base de datos Neo4j (utilizada para almacenar datos de grafos e incrustaciones) y proporcionar una clave API compatible con OpenAI para la generación de incrustaciones y la inferencia LLM opcional.

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