What is Graphiti?
La gestion des informations en constante évolution représente un défi majeur dans la construction d'agents d'IA intelligents. Les méthodes traditionnelles peinent souvent à suivre le rythme, manquant de la capacité d'intégrer de nouvelles données de manière fluide ou de comprendre le contexte historique avec précision. Graphiti offre un cadre robuste spécialement conçu pour construire et interroger des graphes de connaissances qui évoluent au fil du temps, donnant à vos agents d'IA la mémoire contextuelle dont ils ont besoin pour fonctionner efficacement dans des environnements dynamiques.
Au lieu de s'appuyer sur des instantanés statiques ou un traitement par lots périodique, ce qui est courant dans la génération augmentée par la récupération (Retrieval-Augmented Generation - RAG), Graphiti tisse continuellement les interactions utilisateur, les données d'entreprise structurées et les informations non structurées dans un graphe de connaissances cohérent et temporellement conscient. Cela permet à vos applications de comprendre non seulement ce qui est connu, mais aussi quand cela était vrai, ce qui permet un raisonnement et une interaction plus sophistiqués. Graphiti alimente la couche de mémoire centrale de Zep, contribuant à ses performances de pointe dans les benchmarks de mémoire d'agent.
Principales fonctionnalités
Graphiti offre plusieurs fonctionnalités adaptées aux données dynamiques et aux agents d'IA :
📈 Mises à jour incrémentales en temps réel : Intégrez instantanément de nouvelles informations (épisodes) dans le graphe sans avoir besoin de recalculs complets coûteux. Cela permet de maintenir les connaissances de votre agent à jour avec un délai minimal.
⏱️ Modèle de données bi-temporel : Suivez explicitement à la fois le moment où un événement s'est produit (temps valide) et le moment où il a été enregistré (temps de transaction). Cela permet des requêtes précises "à un moment précis", vous permettant de demander ce qui était connu à un moment précis dans le passé.
🔍 Récupération hybride efficace : Combinez des méthodes de recherche sémantiques (basées sur l'embedding), par mots-clés (BM25) et par parcours de graphe. Cette approche multidirectionnelle fournit des résultats pertinents rapidement, souvent en moins d'une seconde, sans s'appuyer uniquement sur la synthèse LLM, plus lente, pour la récupération.
🧩 Définitions d'entités personnalisées : Définissez vos propres types d'entités à l'aide de modèles Pydantic simples. Cette flexibilité vous permet d'adapter la structure (ontologie) du graphe de connaissances à votre domaine spécifique et aux besoins de votre application.
⚙️ Scalabilité : Conçu pour l'efficacité avec de grands ensembles de données, utilisant des capacités de traitement parallèle (lorsque cela est pris en charge) pour gérer les charges de travail de niveau entreprise.
Cas d'utilisation
Développement de chatbots sophistiqués : Créez des chatbots qui se souviennent avec précision des préférences des utilisateurs et de l'historique des conversations, même lorsque les détails changent au cours de plusieurs interactions. Graphiti peut suivre l'évolution des relations, comme "L'utilisateur a aimé le produit X" puis "L'utilisateur n'a pas aimé le produit X", en comprenant l'état correct en fonction du temps.
Création d'agents d'automatisation des tâches sensibles au contexte : Concevez des agents qui opèrent sur des données commerciales dynamiques. Par exemple, un agent pourrait gérer les niveaux de stock, suivre l'état des tickets de support client ou surveiller l'avancement des projets en interrogeant un graphe de connaissances Graphiti qui est continuellement mis à jour avec des données opérationnelles en temps réel.
Construction d'outils de synthèse d'informations intelligents : Construisez des applications qui intègrent des informations provenant de sources diverses et changeantes (par exemple, des flux d'actualités, des rapports, des entrées d'utilisateurs). Graphiti peut maintenir une base de connaissances cohérente, permettant aux utilisateurs d'interroger les informations synthétisées tout en respectant la chronologie historique de la validité des faits (par exemple, "Qui était le PDG de l'entreprise Y avant la fusion ?").
Premiers pas avec Graphiti
L'intégration de Graphiti implique la configuration de la bibliothèque, la connexion à une base de données Neo4j (utilisée pour stocker les données du graphe et les embeddings) et la fourniture d'une clé API compatible avec OpenAI pour la génération d'embeddings et l'inférence LLM optionnelle.
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Graphiti was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-29.
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