Awesome GitHub RepositoriesKnowledge Graph Management

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

Direct File est une application de déclaration fiscale fédérale conçue pour collecter les informations des contribuables et transmettre les déclarations de revenus fédérales à une API gouvernementale. Elle fonctionne comme un outil d'exportation de données fiscales, permettant le transfert de données de déclaration fédérale via XML ou JSON vers des logiciels fiscaux tiers, étatiques et locaux. Le système utilise un graphe de connaissances déclaratif pour gérer les règles métier complexes et les jeux de données partiels à travers les environnements client et serveur. L'application emploie un processus piloté par interview pour collecter les informations et utilise un système d'exportation basé sur schéma pour l'échange de données fiscales. Elle intègre le stockage et la synchronisation des données pour modéliser les informations incomplètes et valider les règles métier à travers les environnements.

TypeDB est une base de données orientée graphe fortement typée et un système de gestion de graphes de connaissances. Il sert de magasin de données multi-modèles qui unifie les structures relationnelles, documentaires et de graphes dans un environnement unique, fonctionnant à la fois comme une base de données conforme ACID et un moteur de requête déclaratif. Le système se distingue par l'utilisation de la modélisation par hypergraphes n-aires et de hiérarchies de types polymorphes. Il emploie un schéma fortement typé pour appliquer des règles structurelles et valider l'intégrité des données, permettant une inférence polymorphe basée sur les types et un polymorphisme d'interface basé sur les rôles pour résoudre automatiquement les relations complexes lors de l'exécution des requêtes. La plateforme couvre un large éventail de capacités, notamment le calcul de relations récursives via le tabling, les transactions avec isolation par snapshot et la récupération de données déclarative. Elle prend également en charge la haute disponibilité via la réplication de cluster basée sur le consensus, le contrôle d'accès basé sur les rôles et l'intégration avec des agents IA pour la récupération de données structurées. La gestion est prise en charge via une interface de ligne de commande, et le système fournit des outils pour visualiser les schémas de graphes et auditer l'activité administrative.

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