m_flow

生物启发的认知记忆引擎，通过图结构进行推理和关联检索。

MCP数据与分析开源GraphRAG认知记忆推理检索

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形态: MCP
传输协议: http
是否开源: 是
GitHub Stars: ★ 4.4k
收录来源: mcp-github
仓库: github.com/FlowElement-xinliuyuansu/m_flow

能力说明

M-flow 是一种生物启发的认知记忆引擎，它通过图结构进行推理和关联检索。该系统将知识组织成四层锥形图，从抽象概要到原子事实。当查询到来时，向量搜索会在多个粒度上广泛搜索入口点，然后图结构接管，沿着类型化、语义加权的边传播证据，并根据最强的推理链对每个知识单元进行评分。这种机制使得 M-flow 能够更准确地找到相关答案，而不仅仅是基于关键词匹配。适合需要复杂上下文理解和推理的应用场景。

能力点

▪多粒度向量搜索
▪图结构推理
▪语义加权边传播
▪最强推理链评分
▪四层锥形图组织知识

适用场景

复杂上下文理解知识图谱检索事件因果关系分析决策过程回顾

接入方式

依赖：Python 3.10-3.13API Key

pip install m_flow

以上信息由 AI 基于公开资料整理，可能存在偏差，以来源为准。

常见问题

M-flow 与传统 RAG 系统有何不同？

M-flow 通过图结构进行推理和关联检索，而不是仅依赖关键词匹配。

M-flow 的四层锥形图是什么？

四层锥形图包括 Episode、Facet、FacetPoint 和 Entity，分别表示事件、维度、原子断言和实体。

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