Graphlit: AIのためのセマンティックメモリプラットフォーム

Graphlit

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しゅるい:
ウェブサイト
最終更新:
2025/11/01
説明:
Graphlitは、単一のAPIを通じてコンテンツの取り込み、セマンティック検索、AI駆動の検索を提供する、AIのためのセマンティックメモリプラットフォームです。開発者がAIメモリを効率的に構築および維持するのに役立ちます。
共有:
セマンティックメモリ
AIプラットフォーム
コンテンツ取り込み
AI検索

Graphlit の概要

Graphlit: AIのためのセマンティックメモリプラットフォーム

Graphlitは、AIが効果的に機能するために必要なコンテキスト理解を提供するために設計されたセマンティックメモリプラットフォームです。これは、あらゆるコンテンツを取り込み重要な情報を抽出しAIに必要なメモリを与えることを望む開発者向けに構築されています。このプラットフォームは、すぐに使用できるAPIを提供することで、セマンティックメモリの効率的な構築を支援し、数週間のエンジニアリング時間とインフラストラクチャのセットアップを節約します。

Graphlitとは?

Graphlitは、AIアプリケーションのコンテキストエンジニアリングを可能にする包括的なプラットフォームです。さまざまな種類のコンテンツの取り込みを容易にし、関連情報を抽出し、AIに必要なメモリを提供します。これは、完全な取り込みから検索までのスタック、真のマルチモーダルサポート、および長年の本番環境での強化を備えた本番環境対応のプラットフォームを提供することにより、基本的なベクターソリューションを超えています。

Graphlitの仕組みは?

Graphlitは、コンテンツの取り込み、セマンティック検索、およびAIを活用した検索のための単一のAPIを提供することで機能します。その機能の内訳は次のとおりです。

  1. コンテンツの取り込み: ドキュメント、オーディオ、ビデオ、およびWebページを取り込むことができます。エンティティと関係を抽出し、AIに類似性検索だけでなくセマンティックメモリを提供します。
  2. フォーマットの柔軟性: テキスト、PDF、画像、オーディオ、ビデオ、Slackメッセージ、メール、およびJiraチケットをサポートします。GPT-5、Sonnet 4.5、Gemini 2.5などのモデルと統合され、組み込みの視覚オブジェクト検出、トランスクリプション、およびOCRが含まれています。
  3. フルスタックソリューション: 自動化されたデータフィード、取り込み、抽出、エンリッチメント、ストレージ、および検索を提供します。Python、Node.js、および.NET SDKが含まれており、サーバーレスです。
  4. スケーラビリティ: ロールベースのアクセス制御(RBAC)と保存時の暗号化により、マルチテナントに対応できるように設計されています。使用量ベースの価格設定が特徴で、インフラストラクチャをデプロイする必要がありません。

Graphlitの主な機能:

  • コンテキストエンジニアリング: AIが類似性検索を実行するだけでなく、コンテキストを理解できるようにします。
  • マルチモーダルサポート: テキスト、PDF、画像、オーディオ、ビデオなど、さまざまなコンテンツ形式を処理します。
  • 統合: Google Drive、Dropbox、Slack、Notion、GitHubなどのツールと接続します。
  • モデルの柔軟性: OpenAI、Anthropic、Googleなどのプロバイダーからの最新のAIモデルにアクセスできるため、モデルを切り替えて最適なものを見つけることができます。
  • 自動化されたデータフィード: 取り込み、抽出、エンリッチメント、ストレージ、および検索プロセスを簡素化します。
  • スケーラビリティ: RBACや暗号化などの機能を備えた大規模なマルチテナントアプリケーションの処理用に構築されています。

Graphlitを選ぶ理由

  • 時間の節約: すぐに使用できるAPIを提供することで、エンジニアリング時間を短縮します。
  • 包括的なソリューション: 完全な取り込みから検索までのスタックを提供します。
  • マルチモーダルサポート: さまざまなコンテンツ形式を最初からサポートします。
  • 本番環境対応: 長年の本番環境での強化により構築されています。

Graphlitは誰のため?

Graphlitは、以下のように設計されています。

  • 開発者: セマンティックメモリを必要とするAIアプリケーションを構築します。
  • 企業: 組織全体でAIイニシアチブを拡大します。
  • 組織: AI処理のためにさまざまなデータソースを接続する必要があります。

Graphlitの使い方は?

  1. 開発者から始める: GraphlitをCursor、VS Code、Claude Desktopなどのツールと統合します。
  2. データを接続する: Google Drive、Dropbox、Slack、Notionなどのソースからデータを取り込みます。
  3. SDKを使用する: シームレスな統合のためにPython、Node.js、および.NET SDKを利用します。
  4. AIモデルを選択する: OpenAI、Anthropic、Googleなどから最高のAIモデルを選択します。

Graphlitの価格

Graphlitは、開始するための無料の階層を備えた使用量ベースの価格設定を提供しています。価格帯は次のとおりです。

  • 無料: 100クレジット、1GBストレージ、およびコミュニティDiscordサポートが含まれます。
  • ホビー: 月額49ドル+使用量、10GBのコンテンツストレージとメールサポートが含まれます。
  • スターター: 月額199ドル+使用量、100GBのコンテンツストレージと優先メールサポートが含まれます。
  • グロース: 月額999ドル+使用量、無制限のコンテンツストレージ、専用のテクニカルコンタクト、およびSLAが含まれます(近日公開)。

Graphlitのユースケース:

  • 強化されたAIチャットボット: 応答を改善するために、コンテキスト理解を備えたチャットボットを提供します。
  • 改善されたコンテンツ検索: より良い情報発見のためのセマンティック検索を促進します。
  • 自動化されたデータ処理: データの取り込みと抽出プロセスを合理化します。

要約すると、Graphlitは、さまざまなツールやAIモデルとシームレスに統合する包括的なプラットフォームを提供することにより、AIのセマンティックメモリの構築の複雑さを簡素化します。コンテキスト理解と効率的なデータ処理でAIアプリケーションを強化したい開発者や企業向けに設計されています。

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