基于 GraphBLAS 稀疏邻接矩阵实现的高性能图数据库，主打为 LLM 提供知识图谱支撑，适合做 GraphRAG 检索增强。
用 Rust 写的 OLTP 图数据库，跑在对象存储上，原生集成向量检索和全文搜索，适合给 RAG 应用做统一的数据底座。
用 LLM 从非结构化文本里自动抽取实体和关系，直接建成 Neo4j 知识图谱，省去手工建模和写 Cypher 的麻烦，适合做 GraphRAG 和知识库。
用 C++ 实现的支持 Cypher 查询语言的图数据库，适合构建代码知识库和知识图谱，为检索与 RAG 场景提供图数据存储和查询能力。
基于 FalkorDB 图数据库构建 GraphRAG 应用的 Python SDK，把知识图谱和向量检索结合起来，让大模型问答更准确、可规模化。
把公司各类数据接进来，让智能体自动起草本体并加载成一张可探索、可提问的图，省去手工建知识图谱的麻烦。
高性能分布式图数据库，专为实时查询场景设计，支持知识图谱等大规模关联数据的存储与毫秒级检索。
一款多模型数据库管理系统，用一套引擎同时支持图、文档、键值和向量嵌入，兼容 SQL、Cypher、Gremlin、MongoDB 与 Redis 协议，适合需要统一存储多种数据模型的场景。
开源分布式图数据库，支持水平扩展和高可用，适合存储超大规模图数据并做低延迟查询，可用于知识图谱和 GraphRAG 场景。
给 AI Agent 用的实时知识图谱构建框架，把对话和文档里的实体关系抽出来存成图，让 Agent 检索时能拿到带结构的长期记忆。
分布式低延迟图+向量数据库，兼容 Neo4j Bolt/Cypher 和 Qdrant gRPC，无需改代码即可切换，支持亚毫秒 HNSW 检索与图遍历。
开源 AI 记忆系统，基于 ChromaDB 为 LLM 提供持久化记忆存储与检索，在基准测试中表现领先，可免费自托管。
给 AI Agent 提供持久化长期记忆的开源平台，用小型模型即可免费搭建，解决智能体跨会话记不住上下文的问题。
基于 PostgreSQL 的图数据库扩展，用 SQL 就能做图查询和实时分析，适合在现有 PG 上直接跑图分析而不用另搭一套图库。
高性能开源内存图数据库，兼容 Cypher，用 C++ 编写，适合 GraphRAG、AI 记忆、智能体和实时图分析场景。
离线多智能体模拟与预测引擎，用 Neo4j 图数据库加 Ollama 本地模型跑群体智能推演，全程不联网也能做预测实验。
基于对象存储的图数据库，支持分支和类型化本体，用 Rust 写成，适合在 S3 等存储上构建可版本化的知识图谱与上下文图。
OpenCog 的超图数据库与图重写系统，用超图结构存储知识并支持模式匹配和逻辑推理，适合构建知识图谱和认知计算应用。
给 AI 助手做长期记忆的存储层，用图数据库加向量库记住跨会话的决策、关系和上下文，解决多轮对话后遗忘的问题。
一个用 Clojure 写的 Datalog 数据库，同时支持文档、图、键值和向量存储，还带全文检索，适合需要多种数据模型和向量检索的 AI 应用。
在浏览器、VS Code、JetBrains IDE 或 Obsidian 里画 ER 图设计数据库表结构，支持导入 SQL、DBML、GraphQL 并导出 DDL 和代码，还能通过 MCP 让编码 Agent 实时改图。
一个多模态数据库，用单一 ACID 方案替代 MongoDB、Neo4J 和 Elastic，支持文档、图、键值存储，并提供 NetworkX、Pandas 接口和多语言绑定。
整理知识图谱相关的学习资料、数据库和工具清单，帮你在海量资源里快速找到入门与选型参考。