
cognee - Speicher für KI-Agenten in 5 Codezeilen
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Erstellen Sie dynamischen Speicher für Agenten und ersetzen Sie RAG durch skalierbare, modulare ECL-Pipelines (Extract, Cognify, Load).
Mehr zu Anwendungsfällen und Evaluierungen
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Funktionen
- Verknüpfen und Abrufen Ihrer bisherigen Konversationen, Dokumente, Bilder und Audio-Transkriptionen
- Ersetzt RAG-Systeme und reduziert Entwicklungsaufwand und Kosten.
- Laden Sie Daten in Graph- und Vektordatenbanken mit nur Pydantic
- Bearbeiten Sie Ihre Daten während des Imports aus über 30 Datenquellen
Erste Schritte
Steigen Sie schnell mit einem Google Colab notebook, Deepnote notebook oder starter repo ein
Mitwirken
Ihre Beiträge sind der Kern dieses echten Open-Source-Projekts. Jeder Beitrag, den Sie leisten, wird sehr geschätzt. Weitere Informationen finden Sie in CONTRIBUTING.md
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📦 Installation
Sie können Cognee mit pip, poetry, uv oder einem anderen Python-Paketmanager installieren. Cognee unterstützt Python 3.8 bis 3.12
Mit pip
pip install cognee
Lokale Cognee-Installation
Sie können das lokale Cognee-Repo mit pip, poetry und uv installieren. Für die lokale pip-Installation stellen Sie bitte sicher, dass Ihre pip-Version über Version 21.3 liegt.
mit UV mit allen optionalen Abhängigkeiten
uv sync --all-extras
💻 Grundlegende Verwendung
Setup
import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR OPENAI_API_KEY"
Sie können die Variablen auch durch Erstellen einer .env-Datei festlegen, indem Sie unsere Vorlage verwenden. Um verschiedene LLM-Anbieter zu nutzen, finden Sie weitere Informationen in unserer Dokumentation.
Einfaches Beispiel
Dieses Skript führt die Standard-Pipeline aus:
import cognee
import asyncio
async def main():
# Add text to cognee
await cognee.add("Natural language processing (NLP) is an interdisciplinary subfield of computer science and information retrieval.")
# Generate the knowledge graph
await cognee.cognify()
# Query the knowledge graph
results = await cognee.search("Tell me about NLP")
# Display the results
for result in results:
print(result)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
Beispielausgabe:
Natural Language Processing (NLP) is a cross-disciplinary and interdisciplinary field that involves computer science and information retrieval. It focuses on the interaction between computers and human language, enabling machines to understand and process natural language.
Unser Paper ist veröffentlicht! Hier lesen

Cognee UI
Sie können Ihre Dateien auch mit der Cognee UI "cognifizieren" und abfragen.
Testen Sie die Cognee UI lokal hier.
Verstehen Sie unsere Architektur

Demos
- Was ist KI-Gedächtnis:
- Einfache GraphRAG-Demo
- Cognee mit Ollama
Verhaltenskodex
Wir setzen uns dafür ein, Open Source zu einer angenehmen und respektvollen Erfahrung für unsere Community zu machen. Weitere Informationen finden Sie unter CODE_OF_CONDUCT
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