falkordb/graphrag-sdk は、グラフデータベース FalkorDB の上に知識グラフ（概念と対象の関係を辺で結び付けた構造）を構築し、検索拡張生成（RAG＝検索で見つかった文脈を根拠に回答を生成する方式）アプリケーションを開発するための Python SDK である。最新リリースは v1.4.0 であり、提供された情報にはこのバージョンの変更履歴は含まれていない。情報の出典は GitHub の falkordb/graphrag-sdk リポジトリである。
README はこの SDK を FalkorDB ベースのモジュール型 GraphRAG フレームワークと説明している。リポジトリは、スケールにおいても速く正確な GenAI アプリケーションを作ることを目標としている。ドキュメントでは知識グラフを構築し、検索した文脈に基づいて回答を生成する。オントロジ（ontology）は、グラフで扱う概念と関係を定めた枠組みであり、オントロジの構成、グラフの構築、グラフを活用した質問応答に対応している。関係の探索と、元のチャンクまでたどる出典追跡も提供する。根拠が不足する場合は回答保留に設定できる。スキーマ定義、PDF の収集、差分更新、マルチテナント構成、カスタム LLM と埋め込みモデルの接続にも対応している。ライセンスは Apache-2.0、主言語は Python、GitHub スターは 1023 個。リポジトリの作成日は 2024 年 1 月 25 日である。
ただし、この目標を裏づける性能指標は示されていない。評価スコアは 10 点満点のうち momentum 項目のみ 1.0 で、novelty・technology・quality の各項目は空欄である。実際の導入事例も確認できない。大規模な文書に対してどの程度の精度の回答が得られるかは、この情報だけでは判断できない。現時点では、グラフベースの RAG 構成を直接試す開発ツールとして捉えるのが妥当であり、実運用にそのまま適用できる根拠は現時点で不足している。