প্রকল্প সম্পর্কে

M-flow একটি ওপেন-সোর্স পাইথন লাইব্রেরি যা নলেজ গ্রাফকে প্রাথমিক স্কোরিং ইঞ্জিন হিসেবে বিবেচনা করে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) পুনঃসংজ্ঞায়িত করে। প্রথাগত RAG সিস্টেমগুলির বিপরীতে যেগুলি ভেক্টর সাদৃশ্য দ্বারা ফলাফল র্যাঙ্ক করে, M-flow জ্ঞানকে একটি চার-স্তরের কন গ্রাফে সংগঠিত করে—Episode, Facet, FacetPoint এবং Entity—এবং টাইপড, শব্দার্থগতভাবে ওজনযুক্ত প্রান্ত বরাবর গ্রাফ প্রচার ব্যবহার করে প্রতিটি জ্ঞান ইউনিটকে ক্যোয়ারির সাথে সংযোগকারী যুক্তির শক্তিশালী চেইন দ্বারা স্কোর করে। এই পদ্ধতি, যাকে গ্রাফ-রাউটেড বান্ডেল সার্চ বলা হয়, বহু-গ্রানুলারিটি রিট্রিভাল সক্ষম করে: একটি সুনির্দিষ্ট ক্যোয়ারি একটি FacetPoint-এ নোঙর করতে পারে এবং এটি যে Episode-এর অন্তর্গত তা ফেরত দিতে পারে, যখন একটি বিস্তৃত ক্যোয়ারি একটি Episode সারাংশের মাধ্যমে প্রবেশ করতে পারে। সিস্টেমে ইনডেক্সিংয়ের আগে সর্বনাম সমাধানের জন্য ইনজেশনে কোরেফারেন্স রেজোলিউশন, বহু-ব্যক্তি বিচ্ছিন্নতার জন্য ঐচ্ছিক ফেস-অ্যাওয়্যার মেমরি পার্টিশনিং এবং পুনর্ব্যবহারযোগ্য বিমূর্ত প্যাটার্নগুলির জন্য পদ্ধতিগত মেমরি নিষ্কাশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। M-flow একাধিক ভেক্টর এবং গ্রাফ ডেটাবেস (LanceDB, Neo4j, PostgreSQL/pgvector, ChromaDB, KùzuDB, Pinecone) সমর্থন করে, LLM-অ্যাগনোস্টিক (OpenAI, Anthropic, Mistral, Groq, Ollama, ইত্যাদি), এবং একটি CLI, ওয়েব UI এবং MCP সার্ভার প্রদান করে। LoCoMo-10 এবং LongMemEval-এ বেঞ্চমার্ক শক্তিশালী কর্মক্ষমতা দেখায়, যদিও এগুলি স্ব-প্রতিবেদিত। প্রকল্পটিতে ডকার ডিপ্লয়মেন্ট বিকল্প, ফেস রিকগনিশন সহ একটি প্লেগ্রাউন্ড এবং বিস্তৃত ডকুমেন্টেশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।