开源 Agentic GraphRAG：用 Neo4j 把文档知识、任务记忆与决策串成 3D 图
vm324234 · reddit · 2026-10-22
有三年半 RAG/LLM 训练经验的开发者发布开源项目 Agentic GraphRAG（基于 Neo4j），解决一个具体问题：agent 保存的结论如何与背后的证据保持关联。
项目把三层连进一张「3D 图」：
- 知识层：存储文档、源段落及抽取的实体关系，保留章节/表格结构、版本与位置信息。
- 工作记忆：记录任务、进度、消息、工具调用与结果，内置 DeepAgents/LangGraph agent，跨会话可恢复进度。
- 决策记忆：存储带假设与未决问题的结论，可引用具体源段落或任务事件，可依赖先前决策；评审可重申或替换决策且保留历史。
典型场景：审合同的 agent 保存建议及所依据的条款段落，条款变更后相关建议与显式依赖的决策被标记待复审；待复审决策会从过往决策搜索中排除。
检索层组合 Neo4j 原生全文+向量排序与倒数排名融合，实体抽取漏掉时仍可直接搜段落，支持读上下文章节、按表头取表格行。内置 agent 会校验引用段落是否在本次运行中取到、有无权限、版本是否一致（但不校验内容是否支持结论）。其他 agent 可经 MCP 访问工具；领域 benchmark 尚在开发。
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