
cognee - Memoria para Agentes de IA en 5 líneas de código
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Construye memoria dinámica para Agentes y reemplaza RAG utilizando pipelines ECL (Extraer, Cognificar, Cargar) escalables y modulares.
Más información sobre casos de uso y evaluaciones
🌐 Available Languages : Deutsch | Español | français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文

Características
- Interconecta y recupera tus conversaciones pasadas, documentos, imágenes y transcripciones de audio
- Reemplaza sistemas RAG y reduce el esfuerzo de desarrollo y los costos.
- Carga datos en bases de datos de grafos y vectoriales usando solo Pydantic
- Manipula tus datos durante la ingesta desde más de 30 fuentes de datos
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Empieza rápidamente con un notebook de Google Colab, un notebook de Deepnote o un repositorio inicial
Contribuciones
Tus contribuciones son fundamentales para hacer de este un verdadero proyecto de código abierto. Cualquier contribución que hagas es muy apreciada. Consulta CONTRIBUTING.md
para más información.
📦 Instalación
Puedes instalar Cognee usando pip, poetry, uv o cualquier otro gestor de paquetes de Python.
Cognee soporta Python 3.8 a 3.12
Con pip
pip install cognee
Instalación local de Cognee
Puedes instalar el repositorio local de Cognee usando pip, poetry y uv.
Para la instalación local con pip, asegúrate de que tu versión de pip sea superior a la 21.3.
Con UV con todas las dependencias opcionales
uv sync --all-extras
💻 Uso básico
Configuración
import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR OPENAI_API_KEY"
También puedes configurar las variables creando un archivo .env, usando nuestra plantilla.
Para usar diferentes proveedores de LLM, consulta nuestra documentación para más información.
Ejemplo simple
Este script ejecutará el pipeline predeterminado:
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())
Ejemplo de salida:
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.
¡Nuestro artículo ya está disponible! Lee aquí

Interfaz de Usuario de Cognee
También puedes cognificar tus archivos y realizar consultas utilizando la interfaz de usuario de Cognee.
Prueba la interfaz de usuario de Cognee localmente aquí.
Comprende nuestra arquitectura

Demostraciones
- ¿Qué es la memoria de IA?:
- Demostración simple de GraphRAG
Demostración simple de GraphRAG
- Cognee con Ollama
Código de Conducta
Estamos comprometidos a hacer que el código abierto sea una experiencia agradable y respetuosa para nuestra comunidad. Consulta CODE_OF_CONDUCT
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