Awesome GitHub RepositoriesKnowledge Graph Retrieval

Embedchain is an LLM memory management framework and RAG orchestration engine designed to provide AI agents with a persistent storage layer. It functions as a long-term memory pipeline that extracts facts from unstructured interactions and stores them as permanent knowledge base entries to retain user preferences and interaction history across sessions. The system employs a hybrid vector database interface that combines semantic embeddings with traditional keyword search. It utilizes an entity-linking knowledge graph to connect related information points and applies temporal ranking to distin

LightRAG is a graph-based retrieval framework designed to build retrieval-augmented generation pipelines. It structures unstructured text into knowledge graphs, enabling multi-hop reasoning and complex query synthesis across large document collections. By integrating dense vector embeddings with structured knowledge graphs, the system facilitates both similarity-based and relationship-aware information retrieval. The framework distinguishes itself through a dual-level retrieval strategy that combines low-level keyword matching with high-level semantic graph traversal to capture both specific

Cognee is an agentic memory management platform designed to provide autonomous agents with long-term semantic recall and structured knowledge. It functions as a framework for building persistent memory systems that connect large language models to graph-based knowledge and vector storage, enabling agents to maintain context across complex tasks and multiple sessions. The platform distinguishes itself through a hybrid approach that combines semantic similarity search with structural graph traversal, allowing for context-aware information retrieval. It features a modular architecture that orche

Neo4j is a native graph database management system designed to store and query highly connected data using a property-graph model. It provides an ACID-compliant transaction engine that ensures data integrity, supported by a distributed cluster architecture that maintains causal consistency across nodes. Users interact with the system through a declarative query language, which allows for complex pattern matching and path traversal without requiring manual traversal logic. The platform distinguishes itself through its hybrid approach to data retrieval, combining traditional graph-based queries

Planning with files is an enterprise knowledge graph platform designed to transform unstructured organizational data into a searchable, interconnected network. By utilizing a graph-based retrieval-augmented generation engine, the system grounds language model outputs in verified internal data, ensuring that responses are explainable, traceable, and free from hallucinations. The platform distinguishes itself through a focus on data sovereignty and secure, private infrastructure deployment. It enables organizations to maintain full control over sensitive information by processing data locally o

This project is a multi-model database system designed to store and manage information as documents, graphs, and key-value pairs within a single engine. It functions as a graph database and knowledge graph platform, providing the infrastructure to build, query, and visualize structured data models. By integrating vector search capabilities, the system serves as a vector database that supports retrieval-augmented generation for artificial intelligence applications. The platform distinguishes itself through a unified query language that allows users to perform document lookups, graph traversals

jcode هو إطار عمل لتطوير وكلاء برمجة الذكاء الاصطناعي المستقلين الذين يقومون بأتمتة مهام تطوير البرمجيات. يعمل كمنسق وكلاء، ووقت تشغيل للأدوات، ومحرك ذاكرة دلالية، مما يتيح إنشاء وكلاء يمكنهم تعديل الكود، وتشغيل الاختبارات، والتكرار على وظائفهم الخاصة. يتميز المشروع باستخدامه لسرب الوكلاء العودي، حيث يمكن لتسلسل هرمي من الوكلاء المتعاونين توليد وكلاء فرعيين لتفكيك المهام المعقدة. ينفذ نظام ذاكرة دلالية يجمع بين الاسترجاع القائم على المتجهات ورسم خرائط العلاقات القائم على الرسم البياني للحفاظ على السياق عبر الجلسات. لإدارة المخاطر، يستخدم النظام حوكمة إجراءات متدرجة تتطلب موافقة بشرية للعمليات الحساسة ويعزل أنشطة الوكيل داخل أشجار عمل git منفصلة. يتضمن إطار العمل مجموعة أدوات لأتمتة المتصفح للتفاعل مع صفحات الويب، واستخراج لقطات DOM، والتقاط لقطات الشاشة. كما ينفذ بروتوكول سياق النموذج لدمج الأدوات والبيانات الخارجية، ويدعم إعادة التحميل الساخن للثنائيات لتحديث الخادم دون فقدان اتصالات الشبكة النشطة. يوفر النظام واجهة سطر أوامر لإدارة ذكريات الوكيل ويتضمن أدوات تدقيق لتتبع تقدم الخطة وتصور طوبولوجيا سرب الوكلاء.

QASystemOnMedicalKG is a medical knowledge graph question answering system designed to retrieve disease-centered information from a structured data store. It functions as both a constructor for building medical knowledge graphs and a retrieval system that extracts answers regarding symptoms, causes, and treatments. The system employs a pipeline that converts unstructured medical web data into a graph database using dictionary-based entity segmentation. It utilizes query-based intent classification to parse natural language inputs and maps these queries to specific nodes and edges within the g

Potpie is an LLM codebase analysis platform and multi-agent orchestration framework designed to act as an AI software engineer. It parses repositories into a structured code knowledge graph, enabling AI agents to perform multi-hop reasoning, dependency tracing, and grounded technical analysis across large codebases. The system distinguishes itself through a spec-driven development framework where agents generate detailed technical specifications and architecture plans before implementing multi-file code changes. It utilizes a durable execution engine to coordinate specialized AI personas for

Memgraph is an in-memory, distributed graph database designed for high-performance labeled property graph management. It utilizes a Cypher query engine for declarative data retrieval and manipulation, providing a scalable knowledge graph backend that integrates vector search and graph traversals. The system distinguishes itself as a real-time graph analytics platform, employing native C++ and CUDA implementations to execute complex network analysis and dynamic community detection on streaming data. It provides specialized support for AI integration, including GraphRAG capabilities, the constr

Cartography هو إطار عمل لتصور البنية التحتية والتحليل الأمني قائم على الرسوم البيانية. يقوم باستيعاب البيانات من مختلف مزودي السحابة والهوية والبرمجيات كخدمة (SaaS) لنمذجة العلاقات المعقدة بين الموارد والمستخدمين والنتائج الأمنية داخل قاعدة بيانات رسومية مركزية. من خلال رسم خرائط لهذه الاعتمادات المتبادلة، تتيح المنصة للمؤسسات الحصول على رؤية لبيئتها وتحديد المخاطر الأمنية المحتملة من خلال استعلامات اجتياز الرسوم البيانية. تتميز المنصة بالتطبيع القائم على الأنطولوجيا (Ontology) وربط الكيانات عبر المنصات، والتي تقوم بتعيين البيانات غير المتجانسة من مصادر متعددة في نموذج موحد ومتسق. تستخدم خطوط معالجة استيعاب معيارية وتصفية قائمة على المخططات للحفاظ على هذا الرسم البياني، مما يضمن بقاء بيانات البنية التحتية دقيقة من خلال التقليم التلقائي القائم على الحالة للعقد القديمة. يسمح هذا النهج باكتشاف مسارات الهجوم المعقدة والتكوينات الأمنية الخاطئة التي تمتد عبر أنظمة السحابة والأجهزة وإدارة الهوية المتباينة. بعيداً عن النمذجة الأساسية، يوفر النظام قدرات واسعة لجرد الأصول، وحوكمة الهوية، وتحليل سلسلة توريد البرمجيات. وهو يدعم مجموعة واسعة من التكاملات، بما في ذلك موارد الحوسبة والشبكات الأصلية للسحابة، وقياسات إدارة نقاط النهاية، وبيانات تعريف دورة حياة التطوير. يمكن للمستخدمين توسيع وظائف المنصة من خلال تحديد قواعد أمنية مخصصة، أو إضافة مهام تحليل بيانات متخصصة، أو دمج مصادر استخبارات جديدة من خلال إطار عمله المعياري. تم تنفيذ المشروع بلغة Python ويوفر توثيقاً لتكوين وحدات الاستيعاب وتحديد استعلامات الرسوم البيانية المخصصة.

FalkorDB is a high-performance graph database management system and vector graph database. It serves as a knowledge graph construction tool and a GraphRAG knowledge store, integrating structured property graphs with vector search to provide grounded context for large language models. The engine is designed as a multi-tenant graph engine, capable of hosting thousands of isolated datasets within a single instance. The system distinguishes itself by using linear algebra for query execution, treating relationship tensors as matrix multiplications to achieve low-latency multi-hop traversals. It ut

Memary is a memory-augmented agent framework that stores and retrieves contextual information from a knowledge graph to personalize responses and maintain long-term memory across interactions. It automatically captures all agent interactions and stores them as structured memories without requiring explicit instrumentation, then injects top-ranked user entities and themes into the active context window to tailor agent responses dynamically. The framework distinguishes itself through a multi-retriever memory search that combines COLBERT reranking with recursive graph queries across databases, e