MemGraph vs MindBrain : qui gagneJ’ai utilisé mindCLI LiteParse via le plugin que tu as pointé. Le PDF est converti ici :


* JSON : /Users/francois/Documents/mai2026/MindCLI_Emelia/data/liteparse/artifacts/memgraphrag2606-json/parse.json
* Texte : /Users/francois/Documents/mai2026/MindCLI_Emelia/data/liteparse/artifacts/memgraphrag2606-text/parse.txt

Structure De L’Approche MemGraphRAG

MemGraphRAG part d’un diagnostic simple : les GraphRAG classiques construisent leur graphe par extraction locale sur des chunks isolés. Cela produit trois pathologies : triples hors thème, contradictions logiques, et graphes fragmentés. Leur réponse est d’insérer une mémoire globale partagée au coeur de la construction du graphe.

L’architecture a deux grandes phases :


1. Memory-Based Indexing Graph Construction

   Ils construisent une mémoire globale à trois couches :


* Ontology Layer : schémas abstraits, par exemple (Person, born_in, Country), avec fréquence d’apparition.
* Fact Layer : faits instanciés, par exemple (Einstein, born_in, Germany).
* Passage Layer : passages sources qui justifient les faits.

   Cette mémoire sert ensuite à construire un Hierarchical Indexing Graph avec trois vues :


* Semantic Ontology Graph : graphe des types et relations valides.
* Fact Graph : graphe des entités et faits.
* Source Evidence Graph : liens faits → passages sources.

1. Multi-Agent Correction Loop

   Leur construction n’est pas seulement extraction puis stockage. Ils introduisent trois agents :


* Extraction Agent : extrait schémas, faits et passages.
* Conflict Detection Agent : détecte redondance, anomalies, contradictions.
* Conflict Resolution Agent : arbitre avec les contraintes d’ontologie et les passages sources.

   Les conflits sont typés :


* conflit mutuellement exclusif : deux faits incompatibles ;
* conflit temporel : deux faits vrais à des périodes différentes ou ambiguës ;
* conflit de granularité : ville vs pays, catégorie fine vs catégorie large.

1. Memory-Guided Online Retrieval

   À la requête, ils ne font pas seulement un lookup vectoriel. Ils interrogent les trois couches mémoire, filtrent les schémas/faits/passages pertinents, initialisent les noeuds du graphe avec des poids, puis appliquent Personalized PageRank.

   Le scoring est intéressant :


* les entités sont activées par les faits pertinents ;
* les types sont activés par les schémas, mais pénalisés s’ils sont trop génériques ;
* les passages sont pondérés par similarité + densité informationnelle ;
* si aucun schéma/fait pertinent n’est trouvé, ils retombent en RAG classique.

Lecture Raisonnée Face À mindBrain

La proximité forte, c’est que MemGraphRAG et mindBrain refusent tous les deux le RAG “chunk + embedding” comme source suffisante de vérité. Les deux veulent une mémoire structurée, avec provenance, et une séparation entre contenu, relations et contexte pour LLM.

Mais la différence centrale est celle-ci :

MemGraphRAG est une méthode GraphRAG académique centrée sur la qualité du graphe de connaissance pour QA multi-hop.  
mindBrain est plutôt une infrastructure opérationnelle de mémoire structurée, avec facets, graph canonique, projections, workspace isolation, CLI/MCP, gouvernance et synchronisation.

Comparaison synthétique :


Axe
	MemGraphRAG
	mindBrain

Source primaire
	Corpus documentaire non structuré
	Facets typés, tables workspace, graph, projections

Objectif
	Construire un meilleur graphe pour retrieval/génération
	Fournir une mémoire opérable, auditable, multi-outils

Mémoire
	Ontology / Fact / Passage
	pg_facets / pg_dgraph / pg_pragma projections

Graphe
	Graphe hiérarchique construit par extraction
	Graphe canonique durable, lié aux facets

Projections LLM
	Retrieval par PPR sur graphe
	Packs/projections dérivés, non source de vérité

Correction
	Agents de détection/résolution de conflits
	Gouvernance, provenance, single writer, projection invalidation

Faiblesse probable
	Très LLM/extraction-dependent, benchmark QA
	Plus infrastructurel, moins “algorithme retrieval académique” clé en main

Force principale
	Denoising + adjudication + retrieval hiérarchique
	Architecture durable, auditable, extensible, workspace-aware



L’analogie La Plus Utile

On peut mapper MemGraphRAG vers mindBrain ainsi :


* Ontology Layer ≈ facets d’ontologie / schemas / semantic model
* Fact Layer ≈ facets instanciés + graph.entity/relation
* Passage Layer ≈ facet content + provenance/source_ref/artifacts
* Hierarchical Indexing Graph ≈ pg_dgraph + liens facets/documents
* Memory-guided retrieval ≈ recall pipeline facets + BM25 → graph expansion → projection pack
* Conflict Resolution Agent ≈ une couche manquante ou à renforcer dans mindBrain : adjudication explicite des contradictions entre faits/sources

Point Stratégique Pour mindBrain

MemGraphRAG apporte surtout une idée à importer : la boucle active de qualité du graphe.

mindBrain a déjà une meilleure base système : source canonique, provenance, projections dérivées, workspace, CLI, règles de frontière. Mais MemGraphRAG formalise mieux le moment où l’on dit : “ce fait est-il actif, contradictoire, trop faible, trop générique, ou seulement projeté ?”

Donc la comparaison raisonnée pourrait conclure :


MemGraphRAG est une bonne proposition d’algorithme pour améliorer la construction et le retrieval d’un graphe RAG. mindBrain est une architecture plus large de mémoire opérable. Le meilleur pont serait d’intégrer dans mindBrain une couche MemGraphRAG-like de graph quality control : schema frequency filtering, conflict taxonomy, evidence-based adjudication, et initialisation de retrieval par entités/types/passages avant graph expansion.

