把代码库连同文档、SQL schema、配置和 PDF 一起解析成可查询的知识图谱，供 Claude Code、Cursor 等编码 Agent 做代码检索，全程本地 AST 解析、不依赖向量库。

把任意代码库转成可交互的知识图谱，支持浏览、搜索和提问，兼容 Claude Code、Cursor、Copilot 等主流 AI 编程工具。

基于多智能体模拟和知识图谱的群体智能预测引擎，可对舆情、金融走势等复杂社会系统做推演与预测。

基于知识图谱的模块化检索增强生成系统，把文档抽成实体关系图，让大模型在回答复杂问题时能跨文档做全局推理。

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。

把代码、文档和基础设施连成一张持久化图谱，为开发者和 AI 代理提供本地代码智能检索，还能按改动挑选测试。

覆盖小学到高中数学、三年级到高中英语及初中物理的 K12 知识图谱，含 1644 个知识点、2403 条先修边和 6723 道题，对齐课标并支持自适应前置诊断。

给 Obsidian 加一个自组织的 AI 第二大脑，丢进任意资料，Claude Code 会自动阅读、建立链接并归档成纯 Markdown 知识图谱，数据完全归你所有。

原生图数据库，用 Cypher 查询语言存储和遍历关联数据，适合做知识图谱、关系分析和 RAG 检索。

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。

可私有部署的多租户知识智能体平台，把 RAG、知识图谱、多智能体编排、MCP/Skills 和沙盒权限管理整合在一起，适合企业自建知识问答与智能体应用。

本地优先的层级笔记工具，支持笔记树、知识图谱和富文本编辑，适合搭建个人知识库。

基于 Rust 和 PostgreSQL 的自托管企业级世界模型，用双时态知识图谱与 GraphRAG 为 LLM Agent 提供可追溯的长期记忆和知识检索。

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。

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。

本地优先的开源知识管理平台，用 Markdown 或 Org-mode 记笔记并自动构建知识图谱，数据存在本地、隐私可控。

基于 OpenSPG 引擎和大模型构建的逻辑推理与检索框架，用逻辑形式引导专业领域知识库做事实问答，解决传统 RAG 向量相似度检索在多跳推理上不可靠的问题。

面向 monorepo 的代码检索增强生成工具，用知识图谱和 AST 解析多语言代码库，支持自然语言查询、理解与编辑代码。

面向 AI 智能体的图原生上下文基础设施，用上下文图谱管理记忆与决策依据，让 AI 系统的行为可追溯、可问责。

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。

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。

轻量级检索增强生成引擎，用图结构组织知识并支持增量更新，让 RAG 检索更快更省资源。

把原始文档变成可查询的 RAG、自主推理 Agent 和自维护 Wiki 的开源 LLM 知识平台，适合搭建企业知识库与智能问答。

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。

多智能体编排框架，支持部署多人协作的智能体集群、协调自主工作流，并内置自适应记忆、向量 RAG 与 Claude Code 等编码代理的原生集成。

在 VSCode 里用 Markdown 搭建个人知识库，笔记之间自动建立双向链接并生成关系图，适合喜欢 Zettelkasten 卡片笔记法的人。

一套完全自主的 AI Agent 系统，能自动完成复杂的渗透测试任务，用多智能体编排把攻击性安全测试流程跑通。

本地优先的代码智能图谱，为 MCP 和 CLI 构建持久化代码库地图，让 AI 编码工具只读取相关部分，显著减少代码审查和大仓库场景的上下文消耗。

用大模型从文档里自动抽取实体和关系，生成可交互的知识图谱，省去手工梳理和建模的麻烦。

一套面向知识图谱抽取与构建的开源工具包，支持命名实体识别、关系抽取、属性抽取和事件抽取，覆盖少样本、文档级和指令抽取等场景。

面向程序员的知识图谱与学习路线合集，用交互式思维导图、路线图和面试题帮开发者规划技术成长、管理知识并提升研发效能。

用 Python 在知识图谱上做表示学习，把实体和关系训练成向量，方便做链接预测和关系推理。

追踪 NLP、知识图谱与大模型 Agent 的前沿进展，汇总相关研究与应用实践，适合想跟进这些方向的技术人系统学习。

强类型逻辑数据库，用类型系统和推理规则对知识建模，适合构建需要复杂关系推理的知识图谱与知识库系统。

用 LLM 把非结构化文本抽取成结构化知识，一条命令即可生成图、超图以及时空信息，适合搭建知识图谱和 RAG 数据管线。

给团队里所有编码 Agent 共享一份记忆：为 Claude Code、Cursor、Codex 提供代码图谱和团队历史决策，让它们接着上次的进度继续干活。

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。

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。

仿生认知记忆引擎，用图结构为 LLM 智能体提供长期记忆与情节记忆，是 Graph RAG 的新范式。

基于 Java 的开源本体编辑与知识建模桌面工具，支持 OWL、RDF、OBO 等格式，内置推理机，用于构建和维护知识图谱的语义模型。