デフォルトパス: インデックスタイムでゼロ API 呼び出し。 ゼロインフラ ゼロロックイン。 LLMエージェントのナレッジグラフ+MCPツールサーバー、ハイブリッド検索機能、 CDC ベースのライブデータベースの同期、韓国 FTS が組み込まれています。

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##5分スタート

そのコマンドは、小さなSQLite-backedグラフを作成し、3つの検索を実行します。 LLMをインデックス化時に呼び出さない。 Omit [--db] は、 ゼロ依存煙テスト。 拡張された例のフルソース: [examples/quickstart.py]。

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なぜRAGなのか?

RAGは、通常、独立したチャンクから応答します。 Synaptic は最初にグラフをビルドします。 そのため、エージェントはリレーションを探し、フォローしたり、構造化された行を調べたり、覚えたりすることができます。 どの証拠が助けたか。

| プレーンラグ | シナプスメモリ | お問い合わせ | チャンク + ベクトル検索 | 文書・チャンク・行・端 | | 通常データ変更に関する再構築 | ライブデータベースのCDC同期 | | 既定のシングルショット検索 | マルチターン探査用MCPツール | | ご意見・ご要望・ご意見・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・ご要望・

ベクトルデータベースの置換ではありません。 周りのグラフとツールレイヤーです

Synaptic Memory

Default path: zero API calls at index time. Zero infra. Zero lock-in. A knowledge graph + MCP tool server for LLM agents, with hybrid retrieval, CDC-based live database sync, and Korean FTS built in.

한국어 README

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5-minute start

pip install "synaptic-memory[sqlite,korean,vector]"
synaptic-quickstart --db quickstart.db

That command builds a tiny SQLite-backed graph and runs three searches — all without calling any LLM at indexing time. Omit --db for an in-memory, zero-dependency smoke test. Full source for the expanded example: examples/quickstart.py.

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Why not just RAG?

Plain RAG usually answers from independent chunks. Synaptic builds a graph first, so an agent can search, follow relations, inspect structured rows, and remember which evidence helped.

It is not a vector database replacement. It is the graph and tool layer around your existing documents, SQL data, embedding endpoint, and agent runtime.

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Build and search

import asyncio
from synaptic import SynapticGraph

async def main():
    # Any data → knowledge graph (CSV, JSONL, directory)
    graph = await SynapticGraph.from_data("./my_data/", preset="rag")
    try:
        result = await graph.search("my question")
        print(result.nodes[0].node.title if result.nodes else "no result")
    finally:
        await graph.close()

asyncio.run(main())

That’s it. Auto-detects file format or DB schema, generates an ontology profile, ingests, indexes, builds FK edges.

Presets keep the common knobs compact:

# local: deterministic, no external services (default)
graph = await SynapticGraph.from_chunks(chunks, preset="local")

# rag: reads SYNAPTIC_EMBED_URL / SYNAPTIC_RERANK_URL if set
graph = await SynapticGraph.from_data("./docs/", preset="rag")

# agent: rag + deterministic component bridging for multi-turn exploration
graph = await SynapticGraph.from_data("./docs/", preset="agent")

Live database sync (CDC) — mode="cdc" enables incremental updates: tables with an updated_at-style column are read with a watermark filter, others fall back to per-row content hashing. Deletes are detected via a TEMP TABLE LEFT JOIN; FK rewires re-link the corresponding RELATED edges. Search results are