इस प्रोजेक्ट के बारे में

Graphify एक डेवलपर टूल है जो किसी कोडबेस—साथ ही डॉक्स, PDFs, SQL स्कीमा, और अन्य फ़ाइलों—को एक क्वेरी-योग्य नॉलेज ग्राफ में बदल देता है। इसे AI कोडिंग सहायकों के भीतर उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है: इंस्टॉल होने के बाद, आप Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, और कई अन्य समर्थित प्लेटफ़ॉर्म में /graphify . टाइप करते हैं, और सहायक स्रोत फ़ाइलों में grepping करने के बजाय ग्राफ को क्वेरी कर सकता है। यह कैसे काम करता है: कोड को स्थानीय रूप से tree-sitter AST के साथ पार्स किया जाता है, इसलिए कोड मैपिंग नियतात्मक है और इसके लिए LLM की आवश्यकता नहीं होती। डॉक्स, PDFs, छवियों, और वीडियो को सहायक के मॉडल या कॉन्फ़िगर किए गए API कुंजी का उपयोग करके एक सिमेंटिक पास के साथ संसाधित किया जा सकता है, लेकिन केवल तभी जब उपयोगकर्ता बैकएंड सक्षम करता है। सिस्टम एम्बेडिंग या वेक्टर स्टोर का उपयोग नहीं करता; यह नोड्स और समझाए गए एज के साथ एक वास्तविक ग्राफ बनाता है। प्रत्येक कनेक्शन को EXTRACTED के रूप में टैग किया जाता है जब यह स्रोत में स्पष्ट होता है या INFERRED के रूप में जब इसे graphify द्वारा हल किया जाता है, साथ ही AMBIGUOUS टैग का भी उल्लेख किया गया है। README में वर्णित मुख्य क्षमताओं में शामिल हैं: सबसे अधिक जुड़े अवधारणाओं के लिए god nodes, Leiden का उपयोग करके समुदाय का पता लगाना, tree-sitter के माध्यम से लगभग 40 भाषाओं में क्रॉस-फ़ाइल लिंक, और कमांड जैसे graphify query सादे भाषा के प्रश्नों के लिए, graphify path दो चीजों के बीच कनेक्शन का पता लगाने के लिए, और graphify explain एकल नोड की जांच के लिए। यह # NOTE: और # WHY: जैसी तर्क टिप्पणियों, साथ ही ADR/RFC उद्धरणों को कोड से जुड़े प्रथम-श्रेणी के नोड्स के रूप में निकालता है। आउटपुट में तीन फ़ाइलें होती हैं: इंटरैक्टिव ब्राउज़िंग के लिए graph.html, हाइलाइट्स और सुझाए गए प्रश्नों के साथ GRAPH_REPORT.md, और प्रोग्रामेटिक क्वेरी के लिए graph.json। इंस्टॉलेशन PyPI पैकेज graphifyy (डबल-y पर ध्यान दें) का उपयोग करता है। अनुशंसित सेटअप uv tool install graphifyy या pipx install graphifyy है, इसके बाद AI सहायक के साथ स्किल को पंजीकृत करने के लिए graphify install। कई सहायकों के लिए प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट इंस्टॉलेशन कमांड उपलब्ध हैं, और प्रति-प्रोजेक्ट इंस्टॉल --project के साथ किए जा सकते हैं। वैकल्पिक अतिरिक्त सुविधाओं में PDF निष्कर्षण, Office दस्तावेज़, Google Sheets, वीडियो/ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन, MCP stdio सर्वर, Neo4j और FalkorDB पुश, SVG निर्यात, Leiden समुदाय का पता लगाना, कई LLM बैकएंड (OpenAI, Gemini, Anthropic, Bedrock, Azure, Ollama), SQL स्कीमा निष्कर्षण, PostgreSQL इंट्रोस्पेक्शन, और अतिरिक्त भाषा पार्सर जैसे Terraform, OCaml, Common Lisp, Robot Framework, Pascal, और BYOND DreamMaker शामिल हैं। README में अन्य मेमोरी/RAG सिस्टम के साथ बेंचमार्क तुलना भी शामिल है और कहा गया है कि कोड पार्सिंग पूरी तरह से स्थानीय रूप से चलती है और ग्राफ बिल्ड के लिए शून्य LLM क्रेडिट की आवश्यकता होती है। यह इस बात पर जोर देता है कि graphify एक वेक्टर इंडेक्स नहीं है और यह प्रोजेक्ट Graphify Labs द्वारा विकसित किया गया है, जिसमें app.graphify.com पर एक होस्टेड प्लेटफ़ॉर्म के लिए प्रारंभिक पहुंच है।