Awesome GitHub RepositoriesKnowledge Graph Management

Athens is no longer maintainted. Athens was an open-source, collaborative knowledge graph, backed by YC W21

Direct File es una aplicación de declaración de impuestos federales diseñada para recopilar información de los contribuyentes y transmitir declaraciones de impuestos federales a una API gubernamental. Funciona como una herramienta de exportación de datos fiscales, permitiendo la transferencia de datos de declaraciones federales a través de XML o JSON a software de impuestos estatales y locales de terceros. El sistema utiliza un grafo de conocimiento declarativo para gestionar reglas de negocio complejas y conjuntos de datos parciales tanto en entornos de cliente como de servidor. La aplicación emplea un proceso impulsado por entrevistas para recopilar información y utiliza un sistema de exportación basado en esquemas para el intercambio de datos fiscales. Integra el almacenamiento y la sincronización de datos para modelar información incompleta y validar reglas de negocio en todos los entornos.

TypeDB es una base de datos de grafos fuertemente tipada y un sistema de gestión de grafos de conocimiento. Sirve como un almacén de datos multimodelo que unifica estructuras relacionales, de documentos y de grafos en un solo entorno, funcionando tanto como una base de datos compatible con ACID como un motor de consultas declarativo. El sistema se distingue por el uso de modelado de hipergrafos n-arios y jerarquías de tipos polimórficos. Emplea un esquema fuertemente tipado para imponer reglas estructurales y validar la integridad de los datos, permitiendo la inferencia polimórfica basada en tipos y el polimorfismo de interfaz basado en roles para resolver relaciones complejas automáticamente durante la ejecución de consultas. La plataforma cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo el cálculo de relaciones recursivas mediante tabulación, transacciones con aislamiento de instantáneas y recuperación declarativa de datos. También admite alta disponibilidad mediante replicación de clúster basada en consenso, control de acceso basado en roles e integración con agentes de IA para la recuperación de datos estructurados. La gestión se realiza a través de una interfaz de línea de comandos, y el sistema proporciona herramientas para visualizar esquemas de grafos y auditar la actividad administrativa.

EvoScientist is an autonomous AI scientist and multi-agent research framework designed to plan, code, and execute end-to-end scientific research workflows. It functions as an agentic workflow orchestrator that uses a state-machine to coordinate specialized agents through iterative phases of planning, execution, and verification. The system is distinguished by a persistent knowledge graph memory that distills agent interactions into reusable skills and a hub for integrating external tools via the Model Context Protocol. It features a provider-agnostic model layer for switching between language

Helix DB is a distributed graph database and knowledge graph platform that persists nodes and edges on object storage for durable and unlimited scaling. It operates as an ACID-compliant system, ensuring data consistency through serializable snapshot isolation during concurrent operations. The project distinguishes itself by combining a vector search engine and a property graph, utilizing hybrid vector and full-text search to locate entry points for graph traversals. It enables dynamic graph querying through a domain-specific language, allowing complex logic and recursive queries to be execute

Neo is an autonomous engineering platform and multi-agent orchestration framework designed to build, review, and maintain production codebases. It coordinates a swarm of multiple language models through a messaging and event system to automate complex software development workflows without manual intervention. The platform utilizes a semantic knowledge graph manager to distill session logs and documentation into a queryable topology, preserving project history and context across AI interactions. It supports multi-tenant deployment of agent swarms that employ persistent memory and structured m

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