Python
Claude Codeアシスタントに長期記憶とナレッジグラフを提供するMemoraの仕組み
MCPを通じてClaude Codeアシスタントに長期記憶とナレッジグラフを提供するMemora。散らかったメモを構造化されたナレッジベースに変換します。
#knowledge-graph
8 プロジェクト Python
乱雑なドキュメントの山を厳密なナレッジグラフに変換する方法
Hyper-Extractは、複雑なプロンプトエンジニアリングなしで、用意されたテンプレートを使用して乱雑なドキュメントを構造化されたナレッジグラフと型付きデータに変換します。
Python
ファイル散らかりのない知識蓄積のためのObsidianとClaude Codeの組み合わせ
ベンダーロックインなしで整理された状態を保つ個人用ナレッジベースを構築するための、ObsidianとClaude Codeを組み合わせる実践的ガイド。
Python
ベクトルデータベースは監査官からエージェントを守れない——Semanticaがこれを解決する方法
ベクトルデータベースと標準的なRAGは、AI判断に関する監査官の質問に答えられません。Semanticaは決定論的グラフ、ルール、監査証跡を追加します。
Python
モノレポのコード分析において、ベクター埋め込みの代わりにナレッジグラフを活用する
開発者のVitaliy氏が、モノレポのコード分析においてベクター検索をナレッジグラフに置き換えるcode-graph-ragを構築しました。コード構造を理解するためにTree-sitter、Memgraph、Qdrantを使用しています。
Python
LLMにデータを渡し続けるのをやめて、エージェントにコードを理解させる方法
Memtraceを試しました—コードベースをAIエージェント向けのナレッジグラフに変換し、LLM呼び出しなしで15,000ファイルを1.5秒でインデックス化するツールです。
TypeScript
Trilium Notes：あなたのためのデジタルガーデン
階層構造、相互参照、完全なプライバシーコントロールを備えたオープンソースの個人用ナレッジベース、Trilium Notesの概要
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C
コンテキストやコストを失わずに、AIエージェントを大規模なレガシーコードベースで動作させる方法
コンテキストを失わず、トークンバジェットを消費せずに、AIエージェントを大規模なレガシーコードベースで動作させる方法を紹介します。codebase-emory-mcpの深掘り。
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