m_flow

M-flowはオープンソースのPythonライブラリで、知識グラフを主要なスコアリングエンジンとして扱うことで検索拡張生成（RAG）を再定義します。ベクトル類似度で結果をランク付けする従来のRAGシステムとは異なり、M-flowは知識をエピソード、ファセット、ファセットポイント、エンティティの4レベルのコーングラフに編成し、型付きで意味的に重み付けされたエッジに沿ったグラフ伝播を使用して、クエリに接続する最も強力な推論チェーンによって各知識ユニットをスコアリングします。グラフルーティングされたバンドル検索と呼ばれるこのアプローチにより、多粒度の検索が可能になります。正確なクエリはファセットポイントにアンカーし、それが属するエピソードを返すことができ、広範なクエリはエピソードの要約を介して入力できます。システムには、インデックス作成前に代名詞を解決するための取り込み時の共参照解決、複数人分離のためのオプションの顔認識メモリパーティショニング、再利用可能な抽象パターンのための手続き的メモリ抽出も含まれています。M-flowは複数のベクトルおよびグラフデータベース（LanceDB、Neo4j、PostgreSQL/pgvector、ChromaDB、KùzuDB、Pinecone）をサポートし、LLMに依存せず（OpenAI、Anthropic、Mistral、Groq、Ollamaなど）、CLI、Web UI、MCPサーバーを提供します。LoCoMo-10およびLongMemEvalでのベンチマークは強いパフォーマンスを示していますが、これらは自己報告です。プロジェクトにはDockerデプロイオプション、顔認識付きプレイグラウンド、広範なドキュメントが含まれています。