Papr Graph

Papr Graph是由Papr.ai推出的預測性記憶與上下文智慧API，專為AI代理設計。該產品在斯坦福大學的STaRK基準測試中排名第一，檢索準確率超過91%，延遲低於100毫秒。它統一了檢索增強生成（RAG）和記憶功能，透過一個API即可實現，旨在減少AI幻覺並支援個性化代理。

Papr Graph的核心創新在於將語義嵌入轉換為圖形原生嵌入。傳統向量搜尋按語義相似度排序，但相似不等於正確。例如，關於阿司匹林的文件可能同時包含降低心臟病風險和導致胃出血的資訊，僅靠語義相似度無法區分。Papr Graph透過將時間、主題、意圖等結構訊號直接編碼到嵌入中，使排序反映上下文中的含義，而非表面相似性。該技術與模型無關，可與現有嵌入配合使用。

根據Papr.ai創始人Amir的介紹，Papr Graph在MTEB基準測試（涵蓋編碼、科學事實、金融等任務）上提升了現有嵌入效能5-20%。在斯坦福STaRK的MAG合成10%資料集上，Papr Graph以92%的hit@5準確率領先。該產品提供開源本地版本和雲版本，內建訪問控制列表（ACL）和許可權管理，確保資料隱私和多租戶安全。

Papr Graph是Papr.ai的第四次釋出，此前曾推出AI原生文件（無限記憶）和非同步影片對話等功能。使用者可透過一次API呼叫將其整合到現有檢索流程中，無需更改基礎架構。