getzep/graphiti

这是什么？

核心功能

• 01记录事实的有效时间窗口，过时事实会被失效标记而非删除
• 02每个派生事实都可追溯到原始 episode
• 03支持增量更新，无需重算整张图谱
• 04结合语义向量、BM25 关键词和图遍历的混合检索
• 05可用 Pydantic 模型自定义实体和边的类型
• 06支持 Neo4j、FalkorDB、Amazon Neptune 等多种图数据库后端

适用场景

• 为聊天机器人或智能体提供会随时间变化的用户偏好长期记忆
• 构建同时融合结构化数据和文档、并保留历史的知识库
• 回答“上个季度某件事是什么状态”这类时间点查询
• 通过兼容 OpenAI 接口的服务使用本地模型，原型验证时序图谱检索

快速上手

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   使用 pip 安装库

   pip install graphiti-core
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   设置 OPENAI_API_KEY 环境变量（Graphiti 默认使用 OpenAI）

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   通过 Docker 启动图数据库（如 FalkorDB）以运行快速入门示例

   docker run -p 6379:6379 -p 3000:3000 -it --rm falkordb/falkordb:latest
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   运行 examples/quickstart 目录中的快速入门示例

使用前须知

• !需要图数据库（如 Neo4j、FalkorDB 或 Neptune）以及 LLM API 密钥，部署需要一定工作量。
• !仅支持自托管，本项目不提供托管服务。
• !最适合支持结构化输出的 LLM，较小的模型可能导致摄取失败。
• !默认并发较低以避免速率限制，在调优前摄取可能较慢。

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常见问题

graphiti 是什么？

用于为 AI 智能体构建时序知识图谱的 Python 框架，可追踪事实随时间的变化。 Graphiti 从对话、结构化记录和非结构化文本中为 AI 智能体构建上下文图谱。每条事实以“实体-关系-实体”的边存储，并带有有效时间窗口。信息变化时，旧事实会被标记为失效而不是直接删除，因此既能查询当前状态，也能查询历史状态。每个派生事实都能追溯到产生它的原始 episode。

graphiti 可以免费使用吗？用的什么许可证？

graphiti 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

graphiti 还在维护吗？

活跃维护中。graphiti 最近一次提交是在 2026年10月20日。

graphiti 适合用来做什么？

为聊天机器人或智能体提供会随时间变化的用户偏好长期记忆 构建同时融合结构化数据和文档、并保留历史的知识库 回答“上个季度某件事是什么状态”这类时间点查询 通过兼容 OpenAI 接口的服务使用本地模型，原型验证时序图谱检索

graphiti 怎么安装和运行？

使用 pip 安装库: pip install graphiti-core 设置 OPENAI_API_KEY 环境变量（Graphiti 默认使用 OpenAI） 通过 Docker 启动图数据库（如 FalkorDB）以运行快速入门示例: docker run -p 6379:6379 -p 3000:3000 -it --rm falkordb/falkordb:latest 运行 examples/quickstart 目录中的快速入门示例

在哪里获取 graphiti？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/getzep/graphiti