Open source проекты по теме «knowledge-graph»

Преобразует кодовую базу, документацию, схемы и PDF в граф знаний для AI-ассистентов разработки, который можно запрашивать; строит его локально с помощью разбора AST через tree-sitter.

Python CLI для преобразования README на GitHub, Markdown-файлов и Jupyter-ноутбуков в Word, PDF, PPTX, блог, LaTeX и другие форматы документации.

Преобразует неструктурированный текст в интерактивный граф знаний: LLM извлекает триплеты «субъект — предикат — объект».

Индексирует многоязычные кодовые базы в граф знаний, чтобы через AI-агента или MCP-сервер искать, изучать и редактировать код на обычном английском.

Открытая инфраструктура с Python SDK и CLI для поиска, создания, оценки, анализа и маршрутизации переиспользуемых навыков AI-агентов.

Python-инфраструктура, которая превращает корпоративные данные в контекстный слой на основе графов с онтологиями, логическим выводом, отслеживанием происхождения данных и аудитом решений для AI-систем.

Учебный репозиторий с 30 запускаемыми Jupyter-ноутбуками о методах организации памяти LLM-агентов: от буферов диалога до Mem0, Letta, Zep и Graphiti.

Самостоятельно размещаемая база знаний на Rust, которая строит бивременной граф знаний по документам, поддерживает RAG-поиск, рассуждения на основе онтологий и доступ для агентов через MCP.

Локальный граф знаний о коде, который помогает AI-инструментам точнее проводить ревью через MCP и CLI.

Плагин для Claude Code и набор навыков для разных платформ, превращающие кодовые базы и LLM-вики в интерактивные графы знаний для изучения и поиска.

Фреймворк инкрементальных конвейеров данных на Python с ядром на Rust, который синхронизирует векторные индексы и графы знаний с меняющимися источниками для AI-агентов и RAG-приложений.

Локальная рабочая среда для данных: объединяет базы компании, SaaS-инструменты и файлы в единую онтологию, доступную для запросов на вашем компьютере.