Awesome GitHub RepositoriesKnowledge Graph Management

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

Direct File एक संघीय कर फाइलिंग एप्लिकेशन है जिसे करदाता जानकारी एकत्र करने और संघीय कर रिटर्न को सरकारी API में प्रसारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक कर डेटा एक्सपोर्ट टूल के रूप में कार्य करता है, जो XML या JSON के माध्यम से तीसरे पक्ष के राज्य और स्थानीय कर सॉफ्टवेयर में संघीय रिटर्न डेटा के हस्तांतरण को सक्षम बनाता है। सिस्टम क्लाइंट और सर्वर दोनों एनवायरनमेंट में जटिल व्यावसायिक नियमों और आंशिक डेटा सेट को मैनेज करने के लिए एक घोषणात्मक नॉलेज ग्राफ का उपयोग करता है। एप्लिकेशन जानकारी एकत्र करने के लिए एक साक्षात्कार-संचालित प्रक्रिया का उपयोग करता है और कर डेटा विनिमय के लिए एक स्कीमा-आधारित एक्सपोर्ट सिस्टम का उपयोग करता है। यह अधूरी जानकारी को मॉडल करने और एनवायरनमेंट में व्यावसायिक नियमों को मान्य करने के लिए डेटा स्टोरेज और सिंक्रोनाइज़ेशन को एकीकृत करता है।

TypeDB एक दृढ़ता से टाइप किया गया (strongly-typed) ग्राफ़ डेटाबेस और नॉलेज ग्राफ़ प्रबंधन सिस्टम है। यह एक मल्टी-मॉडल डेटा स्टोर के रूप में कार्य करता है जो रिलेशनल, दस्तावेज़ और ग्राफ़ संरचनाओं को एक ही वातावरण में एकीकृत करता है, जो ACID अनुपालन डेटाबेस और घोषणात्मक क्वेरी इंजन दोनों के रूप में कार्य करता है। यह सिस्टम n-ary हाइपरग्राफ़ मॉडलिंग और बहुरूपी (polymorphic) प्रकार पदानुक्रमों के उपयोग के माध्यम से खुद को अलग करता है। यह संरचनात्मक नियमों को लागू करने और डेटा अखंडता को मान्य करने के लिए एक दृढ़ता से टाइप किए गए स्कीमा को नियोजित करता है, जो क्वेरी निष्पादन के दौरान जटिल संबंधों को स्वचालित रूप से हल करने के लिए प्रकार-आधारित बहुरूपी अनुमान और भूमिका-आधारित इंटरफ़ेस बहुरूपता की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म टैबलिंग के माध्यम से पुनरावर्ती संबंधों की गणना, स्नैपशॉट-आइसोलेशन ट्रांजेक्शन और घोषणात्मक डेटा पुनर्प्राप्ति सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह सर्वसम्मति-आधारित क्लस्टर प्रतिकृति, भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण और संरचित डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए AI एजेंटों के साथ एकीकरण के माध्यम से उच्च उपलब्धता का भी समर्थन करता है। प्रबंधन एक कमांड-लाइन इंटरफ़ेस के माध्यम से समर्थित है, और सिस्टम ग्राफ़ स्कीमा को विज़ुअलाइज़ करने और प्रशासनिक गतिविधि का ऑडिट करने के लिए टूल्स प्रदान करता है।

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

This project is a comprehensive framework for constructing, managing, and evaluating knowledge graphs through multi-agent reasoning and deep search capabilities. It provides an end-to-end pipeline that ingests multi-format documents, extracts entities and relationships based on configurable schemas, and maintains structured knowledge bases to support evidence-based retrieval. The system distinguishes itself through its multi-agent orchestration, which decomposes complex queries into parallel research steps and synthesizes long-form reports. It leverages advanced graph-based techniques, includ