📚 От документов к знаниям: Graphify превращает папку в граф знаний

Появился интересный open-source проект Graphify.

Идея простая: вместо того чтобы каждый раз скармливать LLM папку с кодом, документами, PDF и диаграммами, система один раз строит граф знаний и дальше работает уже с ним.

Что важно:

• Код анализируется через AST без затрат токенов.
• Документы, PDF, изображения и схемы связываются в единую структуру.
• Получается не набор чанков, а сеть сущностей и связей между ними.
• Последующие запросы идут по графу, а не через повторное чтение файлов.

По заявлениям авторов, это позволяет снизить расход токенов в десятки раз. Но главный вывод не в экономии.

Мы постепенно приходим к тому, что классический Vector RAG становится лишь одним из механизмов поиска. Для сложных корпоративных знаний всё большее значение получают Knowledge Graph, GraphRAG и гибридные архитектуры, где модель работает не с набором документов, а с явной структурой знаний.

Проблема RAG не в нехватке документов. Проблема RAG — в потере связей между ними.

Особенно интересно это выглядит для:

• больших кодовых баз;
• инженерной документации;
• корпоративных баз знаний;
• агентных систем с долговременной памятью.

По сути, Graphify — это практическая реализация идеи, которую активно продвигают Karpathy и многие исследователи агентных систем:

👉 AI нужен не просто контекст. AI нужна карта знаний.

🔗 GitHub:

https://github.com/safishamsi/graphify

Чтобы быстро попробовать возможности Graphify, накидал небольшой ноутбук c простым примером для Google Colab (работает без LLM):

🔗 https://drive.google.com/file/d/1xS2IQ8EjsprOZ-XE2O4zBM5sARjWSUX2/view?usp=sharing

#AI #RAG #GraphRAG #KnowledgeGraph #Agents #LLM #Graphify #EnterpriseAI