What is Graphiti?
끊임없이 변화하는 정보를 처리하는 것은 지능형 AI 에이전트 구축 시 주요 난관입니다. 기존 방식으로는 새로운 데이터를 원활하게 통합하거나 과거 맥락을 정확하게 이해하는 능력이 부족하여 변화에 발맞추기 어려운 경우가 많습니다. Graphiti는 시간이 지남에 따라 진화하는 지식 그래프를 구축하고 쿼리할 수 있도록 특별히 설계된 강력한 프레임워크를 제공하여 AI 에이전트가 역동적인 환경에서 효과적으로 작동하는 데 필요한 맥락적 기억을 제공합니다.
일반적인 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)에서처럼 정적인 스냅샷이나 주기적인 일괄 처리에 의존하는 대신, Graphiti는 사용자 상호 작용, 구조화된 엔터프라이즈 데이터, 비정형 정보를 일관성 있고 시간 인지적인 지식 그래프로 지속적으로 통합합니다. 이를 통해 애플리케이션은 무엇이 알려져 있는지 뿐만 아니라 언제 그것이 사실이었는지까지 이해하여 더욱 정교한 추론과 상호 작용이 가능합니다. Graphiti는 Zep의 핵심 메모리 계층을 강화하여 에이전트 메모리 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하는 데 기여합니다.
주요 기능
Graphiti는 동적 데이터와 AI 에이전트를 위해 맞춤화된 여러 기능을 제공합니다.
📈 실시간 점진적 업데이트: 비용이 많이 드는 전체 재계산 없이 새로운 정보(에피소드)를 그래프에 즉시 통합합니다. 이를 통해 에이전트의 지식을 최소한의 지연으로 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
⏱️ 이중 시간 데이터 모델: 이벤트가 발생한 시간(유효 시간)과 기록된 시간(트랜잭션 시간)을 명시적으로 추적합니다. 이를 통해 정확한 "특정 시점" 쿼리가 가능하므로 과거 특정 시점에 알려진 내용을 질문할 수 있습니다.
🔍 효율적인 하이브리드 검색: 시맨틱(임베딩 기반), 키워드(BM25) 및 그래프 순회 검색 방법을 결합합니다. 이 다각적인 접근 방식은 검색을 위해 느린 LLM 요약에만 의존하지 않고도 관련 결과를 빠르게(종종 1초 이내) 제공합니다.
🧩 사용자 정의 엔터티 정의: 간단한 Pydantic 모델을 사용하여 자체 엔터티 유형을 정의합니다. 이러한 유연성을 통해 특정 도메인 및 애플리케이션 요구 사항에 맞게 지식 그래프의 구조(온톨로지)를 조정할 수 있습니다.
⚙️ 확장성: 대규모 데이터 세트에서 효율성을 높이도록 설계되었으며, 엔터프라이즈 수준의 워크로드를 처리하기 위해 병렬 처리 기능(지원되는 경우)을 활용합니다.
사용 사례
정교한 챗봇 개발: 여러 상호 작용에 걸쳐 세부 정보가 변경되더라도 사용자 선호도와 대화 기록을 정확하게 기억하는 챗봇을 구축합니다. Graphiti는 "사용자가 제품 X를 좋아함" 및 이후 "사용자가 제품 X를 싫어함"과 같이 진화하는 관계를 추적하고 시간에 따라 올바른 상태를 이해할 수 있습니다.
상황 인식 작업 자동화 에이전트 생성: 동적 비즈니스 데이터에서 작동하는 에이전트를 설계합니다. 예를 들어, 에이전트는 실시간 운영 데이터로 지속적으로 업데이트되는 Graphiti 지식 그래프를 쿼리하여 재고 수준을 관리하거나, 고객 지원 티켓 상태를 추적하거나, 프로젝트 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.
지능형 정보 합성 도구 구축: 다양하고 변화하는 소스(예: 뉴스 피드, 보고서, 사용자 입력)의 정보를 통합하는 애플리케이션을 구축합니다. Graphiti는 일관성 있는 지식 베이스를 유지 관리하여 사용자가 사실이 유효했던 과거 타임라인을 고려하면서 합성된 정보를 쿼리할 수 있도록 합니다(예: "합병 전에 Company Y의 CEO는 누구였습니까?").
Graphiti 시작하기
Graphiti 통합에는 라이브러리 설정, Neo4j 데이터베이스(그래프 데이터 및 임베딩 저장에 사용) 연결, 임베딩 생성 및 선택적 LLM 추론을 위한 OpenAI 호환 API 키 제공이 포함됩니다.
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Launched
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Tech used
Graphiti was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-29.
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