Papr Graph

Papr Graphは、Papr.aiが提供するAIエージェント向けの予測型メモリおよびコンテキストインテリジェンスAPIです。スタンフォード大学のSTaRKベンチマークで1位を獲得し、検索精度は91%以上、レイテンシは100ms未満を達成しています。RAGとメモリを1つのAPIで統合し、AIの幻覚を低減してパーソナライズされたエージェントを実現します。

Papr Graphの核となる革新は、セマンティック埋め込みをグラフネイティブ埋め込みに変換する点です。従来のベクトル検索は意味的な近接性でランク付けしますが、近接性は正確性とイコールではありません。例えば、アスピリンに関する文書には「心臓発作のリスクを減らす」と「胃出血を引き起こす」の両方が含まれ得ますが、意味的類似性だけでは区別できません。Papr Graphは、時間、トピック、意図などの構造化シグナルを埋め込みに直接エンコードすることで、表面の類似性ではなくコンテキスト内の意味を反映したランキングを実現します。この技術はモデルに依存せず、既存の埋め込みと互換性があります。

Papr.aiの創業者Amir氏によると、Papr GraphはMTEBベンチマーク（コーディング、サイエンスファクト、金融タスクを含む）で既存の埋め込みの性能を5〜20%向上させました。スタンフォードSTaRKのMAG合成10%データセットでは、Papr Graphが92%のhit@5精度で検索モデルをリードしています。この製品はオープンソースのローカル版とクラウド版を提供し、ACLとパーミッション管理を内蔵してデータのプライバシーとマルチテナントのセキュリティを確保します。

Papr GraphはPapr.aiの4回目のローンチであり、以前にはAIネイティブドキュメント（無限メモリ）や非同期ビデオ会話などの機能がリリースされました。ユーザーは既存のスタックを変更することなく、1回のAPI呼び出しでグラフネイティブなランキングを現在の検索フローに統合できます。