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cognee - Speicher für KI-Agenten in 5 Codezeilen

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cognee - Memory for AI Agents  in 5 lines of code | Product Hunt topoteretes%2Fcognee | Trendshift

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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

🌐 Available Languages : Deutsch | Español | français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文

Why cognee?

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.

📦 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

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Cognee UI

Sie können Ihre Dateien auch mit der Cognee UI "cognifizieren" und abfragen.

Cognee UI 2

Testen Sie die Cognee UI lokal hier.

Verstehen Sie unsere Architektur

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