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网站如何做业务,中劳网做网站,seo资料站,百度统计 网站速度诊断Graphiti是专为动态环境AI智能体设计的知识图谱框架#xff0c;能持续整合用户交互与各类数据#xff0c;形成可查询的知识图谱。相比传统RAG#xff0c;它提供实时增量更新、双时间数据模型、高效混合检索等功能#xff0c;支持自定义实体定义和大规模数据集管理。可与多种…Graphiti是专为动态环境AI智能体设计的知识图谱框架能持续整合用户交互与各类数据形成可查询的知识图谱。相比传统RAG它提供实时增量更新、双时间数据模型、高效混合检索等功能支持自定义实体定义和大规模数据集管理。可与多种图数据库和LLM服务集成为AI应用注入强大的上下文感知与记忆能力适合需要实时交互与精准历史查询的场景。小提示尝试使用全新的MCP 服务器为 Graphiti 赋能让 Claude、Cursor 以及其他 MCP 客户端拥有强大的基于知识图谱的记忆能力。什么是 GraphitiGraphiti 是一个用于构建和查询“时间感知型”知识图谱的框架专门为运行在动态环境中的 AI 智能体而设计。与传统的检索增强生成RAG方法不同Graphiti 能够持续整合用户交互、企业内部的结构化和非结构化数据以及外部信息并将它们汇聚成一致且可查询的知识图谱。该框架支持•增量式数据更新无需一次性重建全图•高效检索•精准的历史查询这使得 Graphiti 特别适合开发交互式、具备上下文感知能力的 AI 应用。Graphiti 的核心功能使用 Graphiti 可以1.整合并维护用户动态交互及业务数据2.支持基于状态的推理和任务自动化3.通过语义检索、关键词搜索和图搜索等方法查询复杂且不断变化的数据Graphiti 与 Zep 上下文工程平台的关系Graphiti 是Zep的核心驱动技术。Zep 是一个即开即用的上下文工程平台面向 AI 智能体提供•智能体记忆能力•基于知识图谱的 RAG用于处理动态数据•上下文的检索与组装在使用 Graphiti 的基础上我们证明了Zep 在智能体记忆领域已达到业界最先进水平。Zep vs Graphiti 对比方面ZepGraphiti是什么面向 AI 记忆的完整托管平台开源知识图谱框架用户与会话管理内置用户、对话线程和消息存储需自行构建检索与性能预配置生产级检索规模下响应时间低于 200 毫秒需自定义实现性能取决于你的部署开发者工具提供图谱可视化仪表盘、调试日志、API 日志以及 Python、TypeScript、Go 的 SDK需自行开发工具企业级功能服务级协议 (SLA)、技术支持、安全保障自行管理部署方式全托管或部署在你的云环境仅支持自托管选择建议•选择 Zep如果你需要一个即插即用、企业级的平台且自带安全、性能与支持保障。•选择 Graphiti如果你希望拥有一个灵活的开源核心并且愿意自己构建和维护周边系统。为什么选择 Graphiti传统的 RAG 方法通常依赖批处理和静态数据摘要对于频繁变化的数据效率不高。Graphiti 针对这些挑战提供了解决方案1.实时增量更新新数据接入立即生效无需批量重计算2.双时间数据模型明确记录事件发生时间与数据接入时间可精确执行时间点查询3.高效混合检索结合语义嵌入、关键词BM25和图遍历实现低延迟检索无需依赖 LLM 摘要4.自定义实体定义支持灵活的本体构建开发者可用 Pydantic 模型定义实体类型5.可扩展性高效管理大型数据集支持并行处理适用于企业级场景Graphiti vs GraphRAG 对比方面GraphRAGGraphiti主要用途静态文档摘要动态数据管理数据处理方式批处理为主连续、增量更新知识结构实体聚类与社区摘要情景化数据、语义实体、社区检索方法顺序 LLM 摘要混合语义、关键词和图搜索适应性低高时间处理基础时间戳追踪明确的双时间追踪矛盾处理LLM 驱动的摘要判断基于时间的关系失效处理查询延迟数秒到数十秒通常低于 1 秒自定义实体类型不支持支持可自定义可扩展性中等高针对大型数据集优化总结Graphiti专为应对动态且频繁更新的数据集而设计非常适合需要实时交互与精准历史查询的应用场景。Graphiti 安装指南系统要求•Python3.10或更高版本•以下任意一种图数据库•Neo4j5.26•FalkorDB1.1.2•Kuzu0.11.2•Amazon Neptune 数据库集群 或 Neptune Analytics GraphAmazon OpenSearch Serverless作为全文检索后端•OpenAI API keyGraphiti 默认使用 OpenAI 进行 LLM 推理和向量嵌入重要提示Graphiti 与支持结构化输出Structured Output的 LLM 服务配合效果最佳例如OpenAI与Google Gemini。 使用不支持结构化输出的服务可能会导致输出模式错误和数据导入失败尤其是使用较小模型时更容易出现问题。可选配置•Google Gemini、Anthropic或Groq API key作为替代 LLM 提供商提示安装 Neo4j 最简单的方式是使用Neo4j Desktop[1]提供了可视化界面来管理 Neo4j 实例与数据库。如果想快速本地运行 FalkorDB可以使用 Docker 启动并直接运行快速示例docker run -p 6379:6379-p 3000:3000-it --rm falkordb/falkordb:latest安装 Graphiti 核心pip install graphiti-core或使用 uvuv add graphiti-core安装与不同图数据库的适配FalkorDB 支持pip install graphiti-core[falkordb] # 或 uv add graphiti-core[falkordb]Kuzu 支持pip install graphiti-core[kuzu] # 或 uv add graphiti-core[kuzu]Amazon Neptune 支持pip install graphiti-core[neptune] # 或 uv add graphiti-core[neptune]安装可选的 LLM 服务支持#安装 Anthropic 支持 pip install graphiti-core[anthropic] #安装 Groq 支持 pip install graphiti-core[groq] #安装 Google Gemini 支持 pip install graphiti-core[google-genai] #同时安装多个 LLM 服务 pip install graphiti-core[anthropic,groq,google-genai] #FalkorDB LLM 服务 pip install graphiti-core[falkordb,anthropic,google-genai] #Amazon Neptune LLM 服务 pip install graphiti-core[neptune]并发与速率限制429 错误说明Graphiti 的数据导入管道支持高并发处理但为了避免 LLM 服务触发 429 速率限制错误系统默认将并发设为较低值。并发控制并发由环境变量SEMAPHORE_LIMIT控制•默认值10同时进行 10 个操作•如果频繁出现429错误请尝试降低此值•如果 LLM 服务允许更高吞吐量可以提高此值以加快数据导入速度# 设置并发数为 20export SEMAPHORE_LIMIT20✅ 建议安装后先使用小并发测试再根据 LLM 提供商的速率限制逐步增加SEMAPHORE_LIMIT以获得最佳性能。Graphiti 快速开始重要提示Graphiti 默认使用OpenAI进行 LLM 推理和向量嵌入。请确保在环境变量中正确设置OPENAI_API_KEY。 另外Graphiti 支持Anthropic和Groq的 LLM 推理也可以通过兼容 OpenAI API 的其他 LLM 提供商进行集成。完整示例在examples目录中提供了Quickstart 示例[2]该示例演示了以下内容1.连接到 Neo4j、Amazon Neptune、FalkorDB 或 Kuzu 数据库2.初始化Graphiti 索引和约束3.添加数据集episodes到图谱中包括文本和结构化 JSON4.使用混合搜索查找关系edges5.通过图距离重新排序搜索结果6.使用预定义的搜索方案search recipes查找节点nodes该示例附有完整文档清晰解释了每个功能并提供了详细的 README包括环境设置说明和下一步操作指引。使用 Docker Compose 运行服务•Neo4j Dockerdocker compose up这将启动 Neo4j Docker 服务及相关组件。•FalkorDB Dockerdocker compose --profile falkordb up这将启动 FalkorDB Docker 服务及相关组件。MCP Server模型上下文协议服务mcp_server 目录包含 Graphiti 的 MCP 服务实现该服务允许 AI 助手通过 MCP 协议访问 Graphiti 的知识图谱功能。主要功能包括•数据集Episode的添加、获取与删除•实体管理与关系处理•语义搜索与混合搜索功能•分组管理用于组织相关数据•图谱维护操作MCP Server 可以使用 Docker 与 Neo4j 一起部署方便将 Graphiti 集成到 AI 助手工作流中。详细的安装与使用方法请参阅 mcp_server 的 README[3]。REST 服务server 目录包含一个基于 FastAPI 构建的 Graphiti API 服务。请参阅 server README [4]了解更多关于 API 使用的详细说明。可选环境变量除了 Neo4j 和 OpenAI 兼容 API 的凭证Graphiti 还支持若干可选的环境变量如果使用我们支持的模型如 Anthropic 或 Voyage必须设置相应的环境变量。数据库配置数据库名称在驱动构造函数中直接设置•Neo4j默认数据库名为 neo4j在 Neo4jDriver 中硬编码•FalkorDB默认数据库名为 default_db在 FalkorDriver 中硬编码 自定义数据库名称v0.17.0 及以上版本如果需要自定义数据库配置可以实例化一个数据库驱动并通过 graph_driver 参数传递给 Graphiti 构造函数。示例Neo4j 自定义数据库名from graphiti_core.drivers.neo4j_driver importNeo4jDriver from graphiti_core.graph importGraphiti custom_driver Neo4jDriver(databasemy_database) graph Graphiti(graph_drivercustom_driver)✅ 建议初次运行可直接按默认配置启动确认环境正常后再根据实际需求进行数据库定制与 LLM 提供商切换。Graphiti 数据库驱动与 Azure OpenAI 集成指南1. FalkorDB 自定义数据库名称from graphiti_core importGraphiti from graphiti_core.driver.falkordb_driver importFalkorDriver # 创建 FalkorDB 驱动指定自定义数据库名称 driver FalkorDriver( hostlocalhost, port6379, usernamefalkor_user,# 可选 passwordfalkor_password,# 可选 databasemy_custom_graph# 自定义数据库名称 ) # 将驱动传递给 Graphiti graphiti Graphiti(graph_driverdriver)2. Kuzu 驱动示例from graphiti_core importGraphiti from graphiti_core.driver.kuzu_driver importKuzuDriver # 创建 Kuzu 驱动 driver KuzuDriver(db/tmp/graphiti.kuzu) # 将驱动传递给 Graphiti graphiti Graphiti(graph_driverdriver)3. Amazon Neptune 驱动示例from graphiti_core importGraphiti from graphiti_core.driver.neptune_driver importNeptuneDriver # 创建 Neptune 驱动 driver NeptuneDriver( hostNEPTUNE_ENDPOINT, aoss_hostAmazon_OpenSearch_Serverless_Host, portPORT,# 可选默认 8182 aoss_portPORT# 可选默认 443 ) # 或简化版本 driver NeptuneDriver(hostneptune_uri, aoss_hostaoss_host, portneptune_port) # 将驱动传递给 Graphiti graphiti Graphiti(graph_driverdriver)4. 使用 Graphiti 集成 Azure OpenAIGraphiti 支持使用 Azure OpenAI 进行 LLM 推理 和 向量嵌入。注意Azure 部署通常需要为 LLM 服务、Embedding 服务分别配置不同的 Endpoint并且默认模型与小模型需要不同的部署。重要提示 Azure OpenAI v1 API Opt-in 必须启用结构化输出支持 Graphiti 使用client.beta.chat.completions.parse()方法进行结构化输出这需要 Azure OpenAI 部署开启 v1 API 如果未开启 v1 API会在导入数据集时出现 404 Resource not found 错误 参考微软文档启用 Azure OpenAI API version lifecycle[5]from openai importAsyncAzureOpenAI from graphiti_core importGraphiti from graphiti_core.llm_client importLLMConfig,OpenAIClient from graphiti_core.embedder.openai importOpenAIEmbedder,OpenAIEmbedderConfig from graphiti_core.cross_encoder.openai_reranker_client importOpenAIRerankerClient # Azure OpenAI 配置 - 不同服务使用不同的 Endpoint api_key your-api-key api_version your-api-version llm_endpoint your-llm-endpoint# 例如https://your-llm-resource.openai.azure.com/ embedding_endpoint your-embedding-endpoint# 例如https://your-embedding-resource.openai.azure.com/ # 创建不同服务对应的 Azure OpenAI 客户端 llm_client_azure AsyncAzureOpenAI( api_keyapi_key, api_versionapi_version, azure_endpointllm_endpoint ) embedding_client_azure AsyncAzureOpenAI( api_keyapi_key, api_versionapi_version, azure_endpointembedding_endpoint ) # 定义 LLM 配置小模型与主模型 azure_llm_config LLMConfig( small_modelgpt-4.1-nano, modelgpt-4.1-mini, ) # 初始化 Graphiti并传入 Azure OpenAI 客户端 graphiti Graphiti( bolt://localhost:7687,# Neo4j Bolt URI neo4j,# Neo4j 用户名 password,# Neo4j 密码 llm_clientOpenAIClient( configazure_llm_config, clientllm_client_azure ), embedderOpenAIEmbedder( configOpenAIEmbedderConfig( embedding_modeltext-embedding-3-small-deployment# Azure embedding 部署名 ), clientembedding_client_azure ), cross_encoderOpenAIRerankerClient( configLLMConfig( modelazure_llm_config.small_model # 使用小模型进行重新排序 ), clientllm_client_azure ) ) # 现在就可以使用带 Azure OpenAI 支持的 Graphiti⚠ 替换代码中的占位符为你自己的 Azure OpenAI API Key、API Version、部署名称以及服务 Endpoint这些必须与 Azure OpenAI 服务的配置保持一致。Graphiti — Google Gemini 与 Ollama 集成 遥测指南1. 使用 Graphiti 集成 Google GeminiGraphiti 支持Google Gemini 模型用于•LLM 推理 (Large Language Model Inference)•向量嵌入 (Embeddings)•交叉编码 / 重新排序 (Cross-Encoding / Reranking)安装支持 Google Gemini 的 Graphitiuv add graphiti-core[google-genai] # 或使用 pip pip install graphiti-core[google-genai]示例代码from graphiti_core importGraphiti from graphiti_core.llm_client.gemini_client importGeminiClient,LLMConfig from graphiti_core.embedder.gemini importGeminiEmbedder,GeminiEmbedderConfig from graphiti_core.cross_encoder.gemini_reranker_client importGeminiRerankerClient # Google API Key 配置 api_key your-google-api-key # 初始化 Graphiti 并配置 Gemini graphiti Graphiti( bolt://localhost:7687,# Neo4j Bolt URI neo4j,# Neo4j 用户名 password,# Neo4j 密码 llm_clientGeminiClient( configLLMConfig( api_keyapi_key, modelgemini-2.0-flash ) ), embedderGeminiEmbedder( configGeminiEmbedderConfig( api_keyapi_key, embedding_modelembedding-001 ) ), cross_encoderGeminiRerankerClient( configLLMConfig( api_keyapi_key, modelgemini-2.5-flash-lite-preview-06-17 ) ) ) 默认的 Gemini Reranker 使用 gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17 模型优化了成本与低延迟分类任务性能。它采用与 OpenAI Reranker 相同的布尔分类方法并利用 Gemini 的 log probabilities 特性来进行 Passage 相关性排序。2. 使用 Graphiti 集成本地 LLMOllamaGraphiti 支持 Ollama 运行本地 LLM 模型与 Embedding 模型基于 Ollama 提供的 OpenAI 兼容 API 接口。这非常适合注重隐私的应用场景 避免外部 API 调用费用安装 Ollama 模型ollama pull deepseek-r1:7b# LLM 模型 ollama pull nomic-embed-text # 向量嵌入模型示例代码from graphiti_core importGraphiti from graphiti_core.llm_client.config importLLMConfig from graphiti_core.llm_client.openai_generic_client importOpenAIGenericClient from graphiti_core.embedder.openai importOpenAIEmbedder,OpenAIEmbedderConfig from graphiti_core.cross_encoder.openai_reranker_client importOpenAIRerankerClient # Ollama LLM 配置 llm_config LLMConfig( api_keyollama,# Ollama 不需要真实 API Key可使用占位符 modeldeepseek-r1:7b, small_modeldeepseek-r1:7b, base_urlhttp://localhost:11434/v1,# Ollama 的 OpenAI 兼容端口 ) llm_client OpenAIGenericClient(configllm_config) # 初始化 Graphiti 并配置 Ollama graphiti Graphiti( bolt://localhost:7687, neo4j, password, llm_clientllm_client, embedderOpenAIEmbedder( configOpenAIEmbedderConfig( api_keyollama,# 占位符 API Key embedding_modelnomic-embed-text, embedding_dim768, base_urlhttp://localhost:11434/v1, ) ), cross_encoderOpenAIRerankerClient(clientllm_client, configllm_config), ) 确保 Ollama 服务正在运行ollama serve并已拉取所需的模型。3. 遥测Telemetry说明Graphiti 会收集匿名使用统计信息帮助开发团队改进框架同时保证透明度。 查看遥测代码 遥测实现位于 Graphiti 项目中可直接查看源码。4. 禁用遥测Telemetry 默认开启可随时关闭。方法一环境变量export GRAPHITI_TELEMETRY_ENABLEDfalse方法二Shell 配置文件# bash (~/.bashrc 或 ~/.bash_profile) echo export GRAPHITI_TELEMETRY_ENABLEDfalse~/.bashrc # zsh (~/.zshrc) echo export GRAPHITI_TELEMETRY_ENABLEDfalse~/.zshrc方法三Python 代码中设置import os os.environ[GRAPHITI_TELEMETRY_ENABLED]false from graphiti_core importGraphiti graphiti Graphiti(...)✅ 在测试运行pytest中Telemetry 会自动禁用。https://github.com/getzep/graphiti?tabreadme-ov-file​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​