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Neo4j

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laya-jev-GraphRAG:面向多图数据库的解耦式 Agentic GraphRAG 管道

canvasnemesis318/laya-jev-GraphRAG · Decouple AI from storage with an agnostic Agentic GraphRAG pipeline for Neo4j, Memgraph, AGE, and Kùzu.

该项目提供一个与存储解耦的 Agentic GraphRAG 处理管道,支持 Neo4j、Memgraph、AGE、Kùzu 等图数据库,并声称可兼容 Amazon Neptune、ArangoDB、JanusGraph 及 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等系统。管道包含采集、富化、推理、生成四个阶段,采用自定义 A* 图遍历算法,内置持续评测机制,并提供 Laya(本地)与 Jev(云端)两种可切换的模型提供方。README 还包含面向 Windows 非技术用户的下载、解压与运行说明。

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Cortex:为 AI Agent 构建组织决策记忆图谱并通过 MCP 注入上下文

askmy-stack/cortex · Organizational memory for AI agents captures decisions into a knowledge graph and serves them over MCP.

Cortex 声称是一套面向 AI 原生公司的组织记忆系统。它从 Slack、GitHub、Jira、Linear 等工具中捕获决策,抽取为结构化事件后存入以 Neo4j 为核心的知识图谱,并通过 MCP 服务器、REST API 与 Python SDK(cortex_query / cortex_inject / cortex_remember)在推理时向 Claude、Cursor 等 MCP 兼容 Agent 主动注入相关决策上下文,以减少 Agent 每次从零开始、产生幻觉或需要翻阅历史记录的情况。仓库还提供重要性评分、信任评分、矛盾检测、记忆衰减、RBAC 与 GDPR 删除等功能,并附带 React 仪表盘。README 说明 V1 尚未包含覆盖率评分、结果关联与会议连接器,另有说明文档。

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