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cognee - AIエージェントのためのメモリを5行のコードで実現

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🚀 Cognee SaaSのローンチ進行中: ホステッド版ベータにこちらからサインアップしてください！

スケーラブルでモジュール型のECL（Extract, Cognify, Load）パイプラインを使用して、エージェントのための動的メモリを構築し、RAGを置き換えます。

詳細は use-cases と evals をご覧ください

特徴

過去の会話、ドキュメント、画像、音声文字起こしを相互接続して検索可能
RAGシステムを置換し、開発者の負荷とコストを削減
Pydanticのみを使用してグラフデータベースとベクターデータベースにデータをロード
30以上のデータソースから取り込みながらデータを操作可能

はじめに

Google Colab notebook、Deepnote notebook、またはstarter repoで簡単に開始できます

貢献

このプロジェクトを真のオープンソースプロジェクトにするため、皆様の貢献が不可欠です。どんな貢献も大歓迎です。詳細はCONTRIBUTING.mdをご覧ください。

📦 インストール

Cogneeはpip、poetry、uvまたはその他のPythonパッケージマネージャーを使用してインストールできます。 CogneeはPython 3.8から3.12をサポートしています

pipでのインストール

pip install cognee

ローカルCogneeインストール

pip、poetry、uvを使用してローカルCogneeリポジトリをインストールできます。ローカルpipインストールの場合は、pipバージョンが21.3以上であることを確認してください。

UVでのインストール（すべてのオプション依存関係を含む）

uv sync --all-extras

💻 基本的な使い方

セットアップ

import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR OPENAI_API_KEY"

テンプレートを使用して.envファイルを作成し、変数を設定することもできます。異なるLLMプロバイダーを使用する場合は、ドキュメントで詳細を確認してください

簡単な例

このスクリプトはデフォルトのパイプラインを実行します：

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())

出力例：

  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.